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Corona-Kritiker aus dem Ethikrat entlassen

Kritik an Corona-Maßnahmen führt zur Entlassung

Das bayerische Kabinett unter Ministerpräsident Söder hat den Münchener Wirtschaftsethik-Professor Lütge nach dessen Kritik an den Corona-Maßnahmen aus dem Bayerischen Ethikrat entlassen. Als Grund nennt die Staatskanzlei „wiederholte öffentliche Äußerungen von Herrn Professor Lütge, die mit der verantwortungsvollen Arbeit im Ethikrat nicht in Einklang zu bringen sind und auf Dauer dem Ansehen des Gremiums Schaden zufügen könnten.“ Der Kabinettsbeschluss ist bereits am 2. Februar 2021 ergangen und war einstimmig, wie ein Sprecher der Staatskanzlei dem Bayerischen Rundfunk bestätigt.

Der Ökonom und Philosoph Christoph Lütge ist Lehrstuhlinhaber des Peter-Löscher-Stiftungslehrstuhls für Wirtschaftsethik an der TU München. Dort leitet er auch das TU Ethik-Institut für Künstliche Intelligenz, das vom Facebook-Konzern finanziell unterstützt wird.

Die Position von Prof. Lütge in aller Kürze

Prof. Lütge: „Ich halte Corona nicht für ungefährlich, halte aber die meisten Corona-Maßnahmen (Lockdown, Schließung von Schulen, Geschäften, Gastro etc., Maskenpflicht) für unnötig und völlig unverhältnismäßig. Sie erzeugen massive Kollateralschäden“.

Im BR-Interview mit Kontrovers sagte er etwa am 20. Januar (s. Video), dass das Durchschnittsalter der Corona-Toten bei etwa 84 Jahren liege. „Da stirbt man an Corona oder an etwas anderem, so ist es nun mal. Menschen sterben.“

Ist der Ethikrat nur ein Akklamationsgremium?

Was sagt der Vorgang über die gegenwärtige Verfassung der Politik im Hinblick auf das Management der Corona-Pandemie?

Da gibt es jetzt nichts mehr zu beschönigen: Der Fall des aus dem bayerischen Ethikrat abberufenen Wirtschaftsprofessors Lütge ist ein demokratischer Offenbarungseid. Allem Anschein nach soll der Ethikrat lediglich als willfähriges Gremium zur Unterstützung der politischen Kommunikation der Staatsregierung dienen. Versteht sich der Ministerpräsident etwa als „Staatratsvorsitzender“? Die Glaubwürdigkeit des Ethikrats ist schon beschädigt, noch ehe er überhaupt seine Tätigkeit richtig aufgenommen hat.

Kritik unerwünscht

Natürlich steht es der bayrischen Staatsregierung zunächst einmal frei, welche Personen sie in den Ethikrat beruft und zu anderer Zeit wieder entlässt. Im konkreten Falle wurde nun aber Prof. Lütge offenbar deswegen entlassen, weil er eine kritische Position zu den undifferenzierten Corona-Maßnahmen der Regierung vertrat. Dabei half es ihm nicht, dass er seine Kritik mittels rationaler Argumente untermauert hat.

Es ist eine schlichte Tatsachenfeststellung, wenn Prof. Lütge sagt, das Durchschnittsalter der an Covid-19 Verstorbenen liege bei etwa 84 Jahren. Damit spricht er keinem Älteren das Grundrecht auf Leben ab. Er hat auch keineswegs gefordert, diesem Personenkreis die intensivmedizinische Behandlung zu versagen und Hochbetagte quasi einfach zu sterben zu lassen, wie das in einem Kommentar der Ethikrat-Vorsitzenden, Susanne Breit-Keßler, völlig überzeichnet in den Raum gestellt wird. Vielmehr hat er mit seiner berechtigten Kritik die Verhältnismäßigkeit der Lockdown-Maßnahmen hinterfragt.

Einseitige Schutzmaßnahmen sind verantwortungslos

Der Schutz des Lebens aller und die Aufrechterhaltung der Funktionsfähigkeit des Gesundheitssystems sind wichtige Ziele. Sie dürfen aber nicht getrennt von den gravierenden Nebenwirkungen für die gesamte Gesellschaft verfolgt werden. Die bestehenden Corona-Maßnahmen sind unverkennbar einseitig ausgerichtet.

Nicht wenige Experten aus der Wissenschaft vertreten diese Auffassung und fordern schon seit geraumer Zeit abgewogene Maßnahmen, die alle gesellschaftlichen Schichten in den Blick nehmen. Mit seiner Kritik ist Prof. Lütge also nicht allein. Indessen finden diese kritischen Stimmen kaum Gehör. Merkel, aber auch Söder und viele andere Ministerpräsidenten haben ein kleines, elitäres Beratergremium um sich geschart, dem alleine sie vertrauen. Abweichende Meinungen werden da als störend wahrgenommen.

Von eigenen Versäumnissen ablenken

Im konkreten Falle von Prof. Lütge scheint es nun so, dass die bayerische Staatsregierung solche Kritik nicht erträgt. Vielleicht will man auch davon ablenken, dass man gerade beim Schutz der Ältesten in den Heimen kläglich versagt hat: Nur 1 % der Bevölkerung lebt in Heimen, dennoch entfallen auf diese Gruppe ein Drittel aller Corona-Todesfälle.

Die Hälfte der Coronatoten entfällt auf die 4 % Ältesten der Bevölkerung (d.h., Alter >= 84 Jahre). Insgesamt sind in der Altersgruppe 80+ etwa 70 % aller Covid-19-Sterbefälle zu verzeichnen. Umgekehrt entfallen auf die jüngere Hälfte der Menschen (<= 46 Jahre) gerade 1 % der Coronatoten. Trotz dieser Fakten weiß die Politik nichts besseres, als den pauschalen Lockdown inklusive Kita- und Schulschließungen.

Man kommt an der Erkenntnis nicht vorbei, dass die politischen Entscheider im Laufe der Corona-Pandemie nahezu nichts dazugelernt haben. Sie werden ihrer Verantwortung für die Gesellschaft als Ganzes nicht gerecht. Und nun kommt auch noch hinzu, dass Kritiker mundot gemacht werden sollen.

Demokratie am Scheideweg

Dem mündigen Staatsbürger sollte dieser ganze Vorgang eine Warnung sein: Die verbrieften Grundrechte sind keine Selbstverständlichkeit mehr. Unter dem Dogma einer einseitigen Gesundheitsfürsorge drohen sie im Zuge der Corona-Pandemie ausgehebelt zu werden.

Wenn wir nicht aufpassen, dann schlittern wir sehenden Auges in den fürsorglichen Überwachungsstaat, der vorgeblich immer ganz genau weiß, was gut für uns ist. Das ist dann nicht mehr die liberale Demokratie des Grundgesetzes.

Wir haben noch in diesem Jahr die Chance, mit unserer Stimme jedwedem staatlichen Dirigismus eine Absage zu erteilen.

Quellen:

[1] Bayern: Ein Professor nervt mit umstrittenen Thesen zu Corona den Ethikrat | Bayern (merkur.de)

[2] Bayern: Nach Kritik an Corona-Politik: Söder reagiert und wirft unliebsamen Professor raus | Bayern (merkur.de)

[3] Ethikrat: Staatsregierung entlässt Lockdown-Kritiker Lütge

[4] Prof Christoph Lütge im Interview: „Menschen sterben ja nicht nur am Virus“

[5] Corona-Gipfel: Gegenwind für Merkel und die Länder wegen Experten – „Andere Sichtweisen offenbar unerwünscht“ | Politik (merkur.de)

[6] Angela Merkel: Unerwarteter Corona-Angriff! Leopoldina attestiert „politischen Missbrauch von Wissenschaft“ | Politik (merkur.de)

[7] Die Corona-Pandemie: Alter ist der dominierende Risikofaktor | sumymus blog

Corona-Pandemie verkürzt die Lebenserwartung

Das objektive Maß für die Schwere der Pandemie ist der Einfluss auf die Lebenserwartung

Nach den sich täglich überschlagenden Horrormeldungen zu Infektionszahlen, Todesfällen und Corona-Mutanten, Impfstau, Schulschließungen, Homeoffice, Ausgangs- und Reisebeschränklungen … hat mich zunehmend die Frage interessiert, inwieweit die Corona-Pandemie die Lebenserwartung der Menschen beeinflusst. Genauer, wie stark reduzieren die beobachteten Covid-19-Todesfallzahlen die Lebenserwartung in den unterschiedlichen Altersgruppen.

Annahmen für die Berechnung der Lebenserwartung

Als Randbedingung wurde angenommen, dass die Corona-Pandemie noch ein weiteres Jahr mit der gleichen Intensität anhält und weitere etwa 50.000 Todesopfer fordert bevor 2022 die Impfungen in der Breite Wirkung zeigen werden. Sofern die Impfungen wider aller Erwartung sehr schnell erfolgen, könnte sich der Effekt auf die Reduzierung der Lebenserwartung halbieren.

Die Berechnung fußt auf den Daten des RKI (Todesfallzahlen „an oder mit“ Corona), den Sterbetafeln des Bundesamtes für Statistik (DeStatis) sowie zum Abgleich den Sterbezahlen für 2018 (Statista). Als Vergleichswerte für die Lebenserwartung wurden die Zahlen des Instituts der deutschen Wirtschaft (DeutschlandInZahlen, s. [10] und [11]) herangezogen.

Darstellung der Ergebnisse

Das folgende Diagramm (s. Abb. 1) zeigt für Deutschland die Reduzierung der Lebenserwartung in der Corona-Pandemie (blaue , grüne und rote Säulen von oben nach unten). Zugrunde gelegt sind die Todesfallzahlen per 26.01.2021 in Höhe von 53.000 („an oder mit“) Covid-19-Toten in der beobachteten Altersverteilung.

Reduzierung der Lebenserwartung in der Corona-Pandemie (blaue , grüne und rote Säulen von oben nach unten).

Abbildung 1: Reduzierung der Lebenserwartung in der Corona-Pandemie (blaue , grüne und rote Säulen von oben nach unten). Zugrunde gelegt sind die Todesfallzahlen per 26.01.2021 in der beobachteten Altersverteilung. Zum Vergleich: Die grau-punktierte Kurve zeigt die relative Lebenserwartung ohne Beeinträchtigung durch Corona im Jahre 2010 an.

Man entnimmt der Grafik, dass für die Altersgruppen bis 50 keine messbare Reduzierung der Lebenserwartung eintritt. Für die Altersgruppen bis 70 bleibt die Reduzierung der Lebenserwartung noch unter 0,1 Lebensjahren. Für Menschen im Alter von 80 reduziert sich die Lebenserwartung um etwa 0,2 Jahre, im Alter von 90 um etwa 0,25 Jahre.

Analyse und Diskussion

Auf den ersten Blick erscheint der Einfluss überraschend gering und man fragt sich, ob dies die massiven gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Maßnahmen und Einschränkungen der Grundrechte rechtfertigt.

Ist das vielleicht eine nicht angemessene Sicht? Sind durchschnittlich 0,2 Lebensjahre weniger doch ein größerer Einschnitt, als dies die kleine Zahl ausdrückt. Wird durch diese Betrachtung die grundsätzlich insbesondere für die Älteren bestehende Gefahr verharmlost?

Schauen wir uns zum Vergleich die allgemeine Lebenserwartung ohne Beeinträchtigung durch Corona im Jahre 2010 an (s. grau-punktierte Kurve in Abb. 1).

Die grauen Dreiecke markieren die relative Lebenserwartung im Jahre 2010 für die Lebensalter 1, 30, 60 und 80. Wie man erstaunt zur Kenntnis nimmt, war die allgemeine Lebenserwartung vor einem Jahrzehnt signifikant geringer als im Jahr 2020 unter den herrschenden Corona-Bedingungen. Konkret: Ein 80-Jähriger im Jahr 2020 hatte trotz der Corona-Gefahr immer noch eine höhere Lebenserwartung als ein 80-Jähriger im pandemiefreien Jahr 2010. Bei den Jüngeren beläuft sich der Unterschied mit 0,3 bis fast 0,7 Jahre gar auf ein Vielfaches des spezifischen Einflusses aufgrund von Corona.

Entwicklung der Lebenserwartung in den letzten 30 Jahren

Wenn wir weiter zurückgehen, etwa auf das Jahr 1990 oder 2000, dann werden die Unterschiede noch eklatanter. In Abb. 2 ist exemplarisch die Entwicklung der Lebenserwartung seit 1990 für 30- 60- und 80-Jährige aufgetragen. Wie man den Kurvenverläufen entnimmt, war vor nur zwei Dekaden die Lebenserwartung für 80-Jährige um 0,9, für 60-Jährige gar um 1,9 Lebensjahre geringer als heute. Bei den unter 60-Jährigen (grüne und blaue Kurven) ist der Einfluss der Corona-Pandemie auf die Lebenserwartung in dieser Skalierung nicht wahrnehmbar. Aber auch der Verlauf bei den 80-Jährigen (rote Kurve) lässt nur eine kleine Delle erkennen. In Summe darf man daher festhalten: Im Vergleich zu dem in den letzten 30 Jahren registrierten Anstieg fällt der partielle Rückgang der Lebenserwartung aufgrund von Corona nur äußerst bescheiden aus.

Entwicklung der Lebenserwartung seit 1990 für 30- 60- und 80-Jährige. Die Werte für die Lebenserwartung unter Corona-Bedingungen sind beim Übergang von 2020 auf 2021 jeweils durch die farbigen Punkte markiert.

Abbildung 2: Entwicklung der Lebenserwartung seit 1990 für 30- 60- und 80-Jährige. Die Werte für die Lebenserwartung unter Corona-Bedingungen sind beim Übergang von 2020 auf 2021 jeweils durch die farbigen Punkte markiert. Mittels der grauen Säule hervorgehoben ist die Zeitspanne der Corona-Pandemie (ab Anfang 2020, im Modell verlängert bis Anfang 2022). Datenstand per 26.01.2021.

Nun sind bekanntlich insbesondere die Älteren von der Pandemie betroffen. Deswegen wollen wir den Einfluss der Corona-Pandemie für diese Gruppe schärfer herauszuarbeiten. Dazu betrachten wir den Kurvenverlauf bei den 80-Jährigen noch etwas genauer (s. hierzu Abb. 3). Wir sehen hier die gleiche Kurve wie in Abb. 2, nun aber in einem größeren Maßstab, so dass der „Einbruch“ stärker zur Geltung kommt. Der Rückgang im Vergleich zur vorherigen positiven Entwicklung der Lebenserwartung im Verlauf der letzten 30 Jahre ist unverkennbar. Man sieht aber auch deutlich, dass der Verlust an Lebenserwartung nur einen kleinen Bruchteil des Zuwachses der letzten 20 oder 30 Jahre ausmacht. In etwa beschränkt sich die Einbuße auf den in den letzten 3 – 5 Jahren verzeichneten Gewinn.

Entwicklung der Lebenserwartung für 80-Jährige von 1990 bis 2020. Der Wert für die Lebenserwartung unter Corona-Bedingungen ist beim Übergang von 2020 auf 2021 durch den roten Punkt markiert.

Abbildung 3: Entwicklung der Lebenserwartung für 80-Jährige von 1990 bis 2020. Der Wert für die Lebenserwartung unter Corona-Bedingungen ist beim Übergang von 2020 auf 2021 durch den roten Punkt markiert. Die graue Säule überdeckt die Zeitspanne der Corona-Pandemie (ab Anfang 2020, im Modell verlängert bis Anfang 2022). Datenstand per 26.01.2021.

Corona ein Schnippchen schlagen durch Zeitreise in die Vergangenheit?

Der zunächst verlockend klingende Gedanke, der Corona-Gefahr dadurch zu entgehen, dass man mit der Zeitmaschine zurück ins Jahr 2000 reist, würde sich nach der vorstehenden Analyse als fataler Fehler erweisen. Gegenüber der „hochriskanten“ Situation in der 2020-Corona-Pandemie würden 80-Jährige 0,7 Lebensjahre einbüßen; 60-Jährige würden gar ein noch schlechteres Geschäft machen, ihnen gingen 1,8 Lebensjahre verloren. Wohlgemerkt, wir sprechen hier vom Jahr 2000, also von der jüngsten bereits hochtechnisierten Vergangenheit, nicht von der ferneren Vorkriegszeit.

Bewertung des beobachteten Rückgangs

Auf den zweiten Blick ist daher der Einfluss der Corona-Pandemie auf die Lebenserwartung nicht nur in der absoluten Höhe, sondern auch im Vergleich mit den Vorjahren überraschend gering und man fragt sich nun erst recht, ob das die massiven Beschränkungen in allen Lebensbereichen wirklich rechtfertigt.

Damit sollen die Einzelschicksale nicht verharmlost werden. Natürlich ist jeder Tote ein Toter zu viel. Das gilt indes unabhängig von der Sterbeursache grundsätzlich auch für die 95% anderen Verstorbenen.

Indessen wird man mit dieser Individualbetrachtung dem Charakter einer Pandemie nicht gerecht. So hart das im Einzelfall auch klingen mag: Entscheidend für die Beurteilung der Schwere einer Pandemie sind die Auswirkungen auf die Gesamtbevölkerung. Die Individualschicksale sind nicht anders zu beurteilen als bei anderen Krankheiten auch. Täglich sterben in Deutschland etwa 2.600 Menschen, die meisten davon an Krebs und Herz-Kreislauferkrankungen. Und diesbezüglich sind die Jüngeren in Relation sehr viel stärker betroffen als von Corona.

Der oft gehörte Hinweis, das könne man nicht vergleichen, weil es sich bei Corona um ein hochansteckendes Infektionsgeschehen handelt, ist nicht stichhaltig. Natürlich kann man sich gegen diese Infektion mittels Eigenverantwortung wirksam schützen. Jedenfalls trifft dies für die sehr große Mehrheit (s. [13]) uneingeschränkt zu. Für die wenigen, die sich nicht oder nicht ausreichend schützen können, z.B. die Bewohner von Pflege- und Altenheimen, müssen aktive Schutzmaßnahmen ergriffen werden. Dazu gibt es Konzepte, die besser wirken als ein undifferenzierter Lockdown. Und insbesondere hier ist der Staat gefordert, Verantwortung zu übernehmen.

Wie schlimm würde es sein, wenn Deutschland von Trump regiert worden wäre?

Nun muss man aber auch festhalten, dass die geringe Auswirkung auf die Lebenserwartung natürlich auch eine Folge der getroffenen Schutzmaßnahmen ist. Völlig ohne Vorkehrungen wie Abstand halten, Hygiene und ggf. Maske tragen würden die Todesfallzahlen mit Sicherheit deutlich höher liegen und damit einhergehend auch der Einfluss auf die Verkürzung der Lebenserwartung markanter ausfallen.

Nehmen wir als probates Negativ-Szenario die USA, bis vor kurzem mit dem bekennenden Corona-Leugner Donald Trump an der Spitze. In den USA verzeichneten wir per Ende Januar etwa 430.000 Todesfälle. Entsprechend dem Verhältnis der Einwohnerzahl umgerechnet, wären das ca. 107.000 Todesfälle in Deutschland. Auf dieser Basis würde sich somit die Lebenserwartung für 80-Jährige um ca. 0,4 Jahre reduzieren. Für 60-Jährige und noch jüngere läge der Wert deutlich unter 0,1 Jahren und damit unter der Messbarkeitsgrenze (60-Jährige 0,06, 30-Jährige 0,023). Auch in diesem Falle haben wir eine theoretische Pandemiedauer von zwei Jahren und damit in der Projektion insgesamt 210.000 Coronatote zugrunde gelegt. Klar, die Todesfallzahlen wären etwa doppelt so hoch. Dennoch fällt es schwer, dieses Alternativszenario als unheilvolles Totalversagen zu verstehen.

Pandemie für immer

Die vorstehenden Betrachtungen wurden sämtlich unter einer markanten Randbedingung vorgenommen: Dauer der Pandemie 2 Jahre. Wie wäre es denn im Kontrast, wenn uns die Pandemie in der gegenwärtigen Schärfe mit ca. 50.000 Toten p.a. dauerhaft heimsuchen würde? Sei es, weil die Impfstoffe nicht wie erhofft wirken? Oder, weil z.B. viele neue mutierte Viren auftauchen, für die es keine effektive Behandlung gibt? Die Frage ist also, wie stark sich eine dauerhafte Corona-Pandemie auf die Lebenserwartung auswirken würde. Mit Sicherheit bliebe es nicht bei den geringfügigen Reduzierungen, wie wir sie oben gesehen haben.

Tatsächlich fällt die Verringerung der Lebenserwartung mit einer Einbuße von 0,8 Lebensjahren für 80-Jährige und etwa ein Jahr weniger Lebensspanne für 60-Jährige und Jüngere deutlich aus. Aber auch hier muss man konstatieren, dass das im schlimmsten Falle nur einen Rückschritt auf das Niveau der allgemeinen Lebenserwartung des Vergleichsjahres 2000 bedeuten würde. Keine Frage, das wäre ein drastischer Einschnitt. Mit größeren Recht als man das in der gegenwärtigen Situation ohnehin tut, würde man das als Tragödie bezeichnen. Trotz alledem wird man kaum sagen können, die Menschen zur Jahrtausendwende würden unter katastrophalen Bedingungen gelebt haben.

Die Dauer-Pandemie müssen wir nicht befürchten, umso weniger gibt es Anlass, die gegenwärtige Situation mit ihren nach obiger Analyse insgesamt noch sehr moderaten Belastungen als Katastrophe zu überhöhen.

Resümee

Das durchschnittliche Covid-19-Sterbealter liegt bei etwa 83 Jahren (s. [13]) und ist damit sogar höher als die allgemeine Lebenserwartung. Wir haben gesehen, dass die Verringerung der Lebenserwartung durch Corona für die Altersgruppen bis 70 unter 0,1 Lebensjahren bleibt. Auch für die Älteren reduziert sich die Lebenserwartung nur geringfügig: Bei einer Pandemiedauer von 2 Jahren mit 50.000 Toten p.a. büßen 80-Jährige im Durchschnitt etwa 0,2 Jahre Lebenserwartung ein, 90-Jährige etwa 0,25 Jahre.

Insgesamt ist der Einfluss der Corona-Pandemie auf die Lebenserwartung nicht nur in der absoluten Höhe, sondern auch im Vergleich mit der allgemeinen Entwicklung der Lebenserwartung in den letzten 2 bis 3 Dekaden überraschend gering. Der Verlust an Lebenserwartung macht bei den Jüngeren einen kaum messbaren, einen winzigen Bruchteil des in diesem Zeitraum verzeichneten Zuwachses aus. Sogar für die Älteren um 80 bleibt die Minderung noch unterhalb des allgemeinen Anstiegs der Lebenserwartung der letzten 10 Jahre.

Die vom Coronavirus ausgehende Gefahr für bestimmte Gruppen soll nicht verharmlost werden. Nach der vorstehenden Analyse gibt es aber auch ebenso wenig einen Grund, die Gesellschaft von einem Lockdown in den nächsten zu treiben. Stattdessen muss man diejenigen durch gezielte Maßnahmen schützen, die des Schutzes bedürfen, also insbesondere die Bewohner von Alten – und Pflegeheimen sowie die Älteren mit Vorerkrankungen. Alles andere ist völlig unverhältnismäßiger Aktionismus. Unbegründete Panikmache befeuert die allgemeine Hysterie, daraus erwächst indes kein nachhaltig wirksamer Lösungsansatz.


Quellen:

[1] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 26.01.2021 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Jan_2021/2021-01-26-de.pdf?__blob=publicationFile

[2] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 01.12.2020 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Dez_2020/2020-12-01-de.pdf?__blob=publicationFile

[3] Corona-Infektionen (COVID-19) in Deutschland nach Altersgruppe und Geschlecht (Stand: 26. Januar 2021). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1103904/umfrage/corona-infektionen-covid-19-in-deutschland-nach-altersgruppe/#professional

[4] Todesfälle mit Coronavirus (COVID-19) in Deutschland nach Alter und Geschlecht (Stand: 26. Januar 2021). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1104173/umfrage/todesfaelle-aufgrund-des-coronavirus-in-deutschland-nach-geschlecht/

[5] Bevölkerung – Zahl der Einwohner in Deutschland nach Altersgruppen am 31. Dezember 2019. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1112579/umfrage/bevoelkerung-in-deutschland-nach-altersgruppen/

[6] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Männer in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S05-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Maenner-ab-1871.html?nn=9992070

[7] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Frauen in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S06-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Frauen-ab-1871.html?nn=9992070

[8] Sterbetafel 2017/2019 – Ergebnisse aus der laufenden Berechnung von Periodensterbetafeln für Deutschland und die Bundesländer 2020. DESTATIS – Statistisches Bundesamt

https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/Publikationen/Downloads-Sterbefaelle/periodensterbetafel-erlaeuterung-5126203197004.pdf?__blob=publicationFile

[9] Anzahl der Sterbefälle in Deutschland nach Altersgruppe im Jahr 2018. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1013307/umfrage/sterbefaelle-in-deutschland-nach-alter/

[10] Tabelle: Lebenserwartung (Männer) – in Jahren

https://www.deutschlandinzahlen.de/tab/deutschland/demografie/natuerliche-bevoelkerungsbewegungen/lebenserwartung-maenner

[11] Tabelle: Lebenserwartung (Frauen) – in Jahren

https://www.deutschlandinzahlen.de/tab/deutschland/demografie/natuerliche-bevoelkerungsbewegungen/lebenserwartung-frauen

[12] Das „Vorsorgeprinzip“ der Kanzlerin in der Pandemie ist einseitig

https://www.handelsblatt.com/meinung/kommentare/kommentar-das-vorsorgeprinzip-der-kanzlerin-in-der-pandemie-ist-einseitig-/26833548.html

[13] Die Corona-Pandemie: Alter ist der dominierende Risikofaktor

https://www.linkedin.com/pulse/die-corona-pandemie-alter-ist-der-hauptrisikofaktor-fischer/

[14] Das Coronavirus: Harmlos? Bedrohlich? Tödlich?

https://www.linkedin.com/pulse/das-coronavirus-harmlos-bedrohlich-t%C3%B6dlich-hieronymus-fischer

[15] Aktuelles zu Corona

Die Corona-Pandemie: Alter ist der dominierende Risikofaktor

Strategie des planlosen Managements

Wenn man die Infektions- und Todesfallzahlen sowie die abgeleiteten Sterbewahrscheinlichkeiten ohne und mit Corona analysiert, wird vor allem eines klar: Das Management der Corona-Krise ist ein Fiasko. Dieses Urteil steht in einem denkbar krassen Kontrast zur Selbsteinschätzung der verantwortlichen Politiker. Trotz der Lage ist auch der Zuspruch der Mehrheit der Menschen nach wie vor hoch. Das hängt damit zusammen, dass wir in der politischen Kommunikation und der Medienberichterstattung zu Corona vor allem mit einem vordergründigen Alarmismus konfrontiert werden.

Mit Hysterie und Angstmache werden wir die Krise aber nicht bewältigen. Zuallererst brauchen wir eine auf nüchterner Faktenanalyse beruhende klare Kommunikation und die Abkehr von einer Politik der Panikmache.

Es gibt keine Strategie für eine nachhaltige Senkung der Todesfallzahlen im Einklang mit der Aufrechterhaltung des gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Lebens. Politik und Medien gleiten planlos von einem Lockdown zum nächsten und lassen sich leiten vom Prinzip Hoffnung. Hoffnung auf Impfstoffe, die, wie sich nun zeigt, für die Bürger der EU und speziell auch Deutschlands auf absehbare Zeit nicht in ausreichenden Mengen zur Verfügung stehen werden. Das ist das Ergebnis europäischen Missmanagements unter der deutschen EU-Präsidentschaft. Und es ist das Resultat von nicht wahrgenommener Verantwortung: Weil man aus der Impfstoffbeschaffung eine EU-Erfolgsstory machen wollte, wurden mögliche nationale Vorsorgemaßnahmen nicht getroffen. Tausende vermeidbare Todesfälle sind die Folge.

Wie steht es um den Schutz der Älteren?

Das Ergreifen vernünftiger Maßnahmen setzt voraus, dass man die Realität vorurteilsfrei zur Kenntnis nimmt. Zwar ist allgemein bekannt, dass überwiegend Ältere von schweren Covid-19-Krankheitsverläufen betroffen sind, dennoch findet dies in den Maßnahmen kaum Berücksichtigung. Im Folgenden soll der Alterseinfluss deswegen in aller Schärfe herausgearbeitet werden.

Ältere über 80 sind im Vergleich zum Anteil an der Bevölkerung weit überproportional häufig infiziert und stellen fast 70% der Toten (s. Abb. 1) mit weiter steigender Tendenz (im Zuwachs sind es sogar über 70%). Weniger als 3,5% der Covid-19-Toten waren unter 60.

Das Infektionsrisiko liegt für die Altersgruppe 80+ mit 10,13% der Infizierten bei nur 6,83% Bevölkerungsanteil fast 50% über dem Durchschnitt. Das zeigt insbesondere, dass die Hochbetagten, trotz der typischerweise geringen Kontakthäufigkeit, nur höchst unzureichend vor Infektionen geschützt werden. Die zahlreichen Ausbrüche in Heimen untermauern dies.

Wenn man die Zahlen mit den Vorwochen und Vormonaten vergleicht, erkennt man, dass das Risiko für die Älteren sogar im Lockdown unvermindert weiter steigt.

Covid-19 Infizierte und Todesfälle pro Altersgruppe.

Abbildung 1: Covid-19 Infizierte und Todesfälle pro Altersgruppe. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Sterberisiko nach Altersgruppen

Schauen wir uns das Sterberisiko in den Altersgruppen an (s. Abb. 2): Die Covid-19-Mortalität ist in der Altersgruppe 80+ mit 650 Toten pro 100.000 Personen etwa 8-mal größer als für die 60-79-Jährigen (78 Tote pro 100.000 Personen) und sogar 200-mal größer als für die 0-59-Jährigen (mit knapp 3 Toten pro 100.000 Personen der Altersgruppe).

Wenn die Infektionsrate der Altersgruppe 80+ auf dem Niveau des Durchschnitts der Bevölkerung liegen würde, dann hätten wir etwa 18.000 Covid-19-Tote weniger zu verzeichnen. Der Befund macht klar, dass pauschale Maßnahmen nach dem Gießkannenprinzip zum Scheitern verurteilt sind. Ohne effektiven Schutz der Meistgefährdeten geht es nicht. Maßnahmen sind effektiv und verhältnismäßig nur dann, wenn sie die vulnerablen Gruppen in den Fokus nehmen. Und die „vulnerablen“ Gruppen, das sind nicht 27 oder 30 Millionen, also die Gruppe der Menschen über 60, wie uns Politiker gerne erklären, es sind insbesondere die Menschen über 80, also etwa 5,7 Mio. Personen. Eine Sonderstellung nehmen darunter die Bewohner von Alten- Pflegeheimen ein. Sie sind besonders gefährdet (s. Abb. 3) und werden dennoch nicht konsequent geschützt. 

Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe.

Abbildung 2: Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Tatsächlich kommt eine erhebliche Anzahl der etwa 53.000 Coronatoten (per 26.01.2021) aus Heimen, obwohl dort nur etwa 850.000 Menschen leben. In der Altersgruppe 80+ mit 37.000 Covid-19-Toten macht dieser Personenkreis etwa die Hälfte der Sterbefälle aus. In einzelnen Bundesländern waren zweitweise gar bis zu 90% der Corona-Todesfälle in Heimen zu verzeichnen. Es liegt auf der Hand, dass ein allgemeiner Lockdown in dieser Hinsicht kaum etwas bewirken kann. Das weisen die Daten klar aus.

Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe.

Abbildung 3: Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. Die Differenzierung nach Heimbewohnern beruht auf der begründeten Abschätzung, dass etwa 50% der Todesfälle in der Altersgruppe 80+ auf die Hochbetagten in Heimen zurückgehen. Unter allen Todesfällen sind es mindestens ein Drittel. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Die Hochbetagten in den Heimen werden vor Infektionen nicht geschützt. Sie sind überproportional häufig infiziert. So ist das seit fast einem Jahr. Mehr als 10.000 Todesfälle gehen allein auf dieses Konto.

Alter ist der Hauptrisikofaktor

Aus dem Vorstehenden geht klar hervor, dass die Alten mit großem Abstand das höchste Risiko tragen, dabei aber durch die ergriffenen Maßnahmen nur unzureichend geschützt werden. In den folgenden beiden Grafiken wird das noch schärfer herausgearbeitet. Der Kurvenverlauf zeigt die spezifische Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen im entsprechenden Lebensalter.

Man entnimmt der ersten Grafik (s. Abb. 4), wie enorm stark das Alter direkt das Covid-19-Sterberisiko beeinflusst. Beispiel: Für 80-Jährige haben wir einen Wert zwischen 200 und 300 pro 100.000, für 90-Jährige schon von über 800.

In exponentieller Interpolation aus summarischen Grunddaten auf Einzeljahre heruntergerechnete Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe.

Abbildung 4: In exponentieller Interpolation aus summarischen Grunddaten auf Einzeljahre heruntergerechnete Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Ganz anders bei den Jüngeren. Hier sind die Werte in der Altersgruppe unter 60 so niedrig, dass sie kaum mehr abgelesen werden können. In der zweiten Grafik (s. Abb. 5) daher dieselbe Information in logarithmischer Darstellung aufgetragen. Wie man der Abbildung entnimmt, bleibt die Mortalität bis zum Alter von knapp 40 noch unter 1:100.000.

In exponentieller Interpolation aus summarischen Grunddaten auf Einzeljahre heruntergerechnete Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. Hier in logarithmischer Darstellung.

Abbildung 5: In exponentieller Interpolation aus summarischen Grunddaten auf Einzeljahre heruntergerechnete Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. Hier in logarithmischer Darstellung. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

In guter Annäherung steigt das Sterberisiko ab 40 exponentiell etwa mit dem Faktor 10 pro 20 Lebensjahren. Der formelmäßige Zusammenhang kann so beschrieben werden:

\begin{equation} \textit{Mortalität} \approx 10^{ \frac { Alter\, – \, 36 }{ 18 } } \end{equation}

Eine noch bessere Approximation zeigt die grau-punktierte Linie (s. Abb. 5). Sie gehorcht der Formel:

\begin{equation} \textit{Mortalität} = 0.0111 \cdot e^{ 0.125 \, \cdot Alter } \end{equation}

Es wird damit nochmals unterstrichen: Das Risiko, sich zu infizieren und an Covid-19 zu versterben ist in hohem Maße vom Alter abhängig.

Die Gefährdung wächst exponentiell mit steigendem Alter

Bei dieser Sachlage kann es kaum mehr verwundern, dass die von der Politik ergriffenen pauschalen Maßnahmen nicht den gewünschten Effekt zeitigen. Mittlerweile fordern daher auch schon viele unabhängige Experten, den Fokus viel stärker auf den Schutz der Hauptrisikogruppen zu legen. Überdies muss man hier differenzieren: Die vulnerablen Gruppen sind, wie wir oben gesehen haben, zunächst die Bewohner von Heimen (etwa 850.000 Personen und die über 80-Jährigen (in Summe etwa 5,7 Mio.), es sind nicht pauschal alle über 60-Jährigen. Die meisten Angehörigen der Altersgruppe 60-79 können für sich selbst sorgen: In dieser Gruppe liegt das Infektionsrisiko signifikant unter dem Durchschnitt der Bevölkerung (etwa -30%, s. Abb. 1). Eigenverantwortung ist ein extrem stark wirksamer Schutzfaktor.

Altersverteilung im Vergleich zu allen Sterbefällen

Wie wir gesehen haben, sind Ältere besonders von Corona betroffen. Dies zeigt sich auch bei Betrachtung der Altersverteilung der Covid-19-Sterbefälle im Vergleich zur Verteilung der Sterbefälle aufgrund anderer Ursachen. Grundsätzlich ist klar, dass das allgemeine Sterberisiko mit dem Alter ansteigt. Das Coronavirus differenziert sogar noch stärker nach Alter. Man kann dies leicht den beiden Kurven in Abb. 6 entnehmen: Die blaue Kurve zeigt die Verteilung der allgemeinen Sterbefälle nach Lebensalter. Die rote Kurve stellt die Altersverteilung der Covid-19-Sterbefälle dar.

Verteilung der Coronatoten nach Lebensalter im Vergleich mit allen Sterbefällen.

Abbildung 6: Verteilung der Coronatoten nach Lebensalter im Vergleich mit allen Sterbefällen. Für ein vorgegebenes Alter x gibt der y-Wert den relativen Anteil der Todesfälle in der Dekade x-5 bis x+5 Jahre an. Beispiel x = 85: y = 47%, also waren etwa 47% der Covid-19-Sterbefälle im Alter zwischen 80 und 90. Bei den allgemeinen Sterbefällen waren es nur ca. 37%. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Das Coronavirus ist eine stärkere „Altersdiskriminante“ als alle anderen Lebensrisiken zusammen

In Abb. 7 sind die kumulierten Inzidenzen aufgetragen. Greifen wir uns exemplarisch das Alter 80 heraus: 30% der Covid-19-Toten (s. rote Kurve) verstarben im Alter jünger als 80. Bei den allgemeinen Sterbefällen beläuft sich der Anteil indes auf fast 45%. Etwa 10% der Coronatoten waren jünger als 70, bei den sonstigen Todesfällen waren es mehr als doppelt so viel, nämlich fast 22%.

Verteilung der Coronatoten nach Lebensalter im Vergleich mit allen Sterbefällen.

Abbildung 7: Verteilung der Coronatoten nach Lebensalter im Vergleich mit allen Sterbefällen. Für ein vorgegebenes Alter x gibt der y-Wert den relativen Anteil der Todesfälle an, die in einem Alter jünger als x verstorben sind. Beispiel x = 80: y = 30%, also waren etwa 30% der Covid-19-Sterbefälle im Alter jünger als 80. Bei den allgemeinen Sterbefällen waren es ca. 45%. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Das unterstreicht noch einmal eindrücklich, wie stark das Lebensalter die Gefährdung bestimmt und als beherrschender Risikofaktor wirkt. Angesichts der Altersverteilung zeigt es auch, dass die Todesfallzahlen nur mittels differenzierter Maßnahmen gesenkt werden können. Ein pauschaler Lockdown wirkt auf die exponierten Gruppen nur höchst indirekt, belastet aber alle gesellschaftlichen Gruppen, insbesondere auch die große Mehrheit der kaum durch das Virus Gefährdeten. Jene sind vor allem Betroffene der unmittelbaren Lockdownfolgen. Gezielt auf den Schutz der Hauptrisikogruppen (Heimbewohner, über 80-Jährige mit Vorerkrankungen) abgestimmte Maßnahmen machen daher sehr viel mehr Sinn, weil sie dort ansetzen und wirken können, wo die Gefährdung tatsächlich vorliegt.

Das durchschnittliche Covid-19-Sterbealter liegt per Datenstand 26.01.2021 bei etwa 83 Jahren. Bezüglich der allgemeinen Sterbefälle haben wir hier einen Wert von etwas mehr als 80 Jahren zu verzeichnen.

Altersverteilung in Bezug auf die Bevölkerungsstruktur

Aus den vorstehenden Grafiken geht schon klar hervor, dass sich die Masse der Covid-19-Todesfälle auf eine ziemlich kleine Bevölkerungsgruppe verteilt. Im Folgenden wird das noch etwas präziser herausgearbeitet. Abb. 8 stellt die Verteilung der Covid-19-Sterbefälle in Abhängigkeit vom Alter im Vergleich zur Altersverteilung in der Bevölkerung dar:

Blaue Kurve (linke Achse): Anteil der Menschen in der Bevölkerung mit einem Alter >= x. Beispiel: x = 80, Bevölkerungsanteil knapp 7%.

Rote Kurve (rechte Achse): Anteil der Covid-19-Toten, die in einem Alter >= x verstorben sind. Beispiel: x = 80, Anteil an allen Corona-Sterbefällen knapp 70%.

Der Schnittpunkt der beiden Kurven liegt etwa bei einem Alter von x = 72. Hierfür gilt Folgendes: Ca. 14% der Menschen sind älter als 72, zugleich entfallen auf diesen Bevölkerungsanteil 86% der Covid-19-Toten.

Altersverteilung der Coronatoten und der Bevölkerung insgesamt im Vergleich.

Abbildung 8: Altersverteilung der Coronatoten und der Bevölkerung insgesamt im Vergleich. Blaue Kurve (linke Achse): Anteil der Menschen in der Bevölkerung mit einem Alter >= x. Rote Kurve (rechte Achse): Anteil der Covid-19-Toten, die in einem Alter >= x verstorben sind. Man beachte, dass die Skalierung der rechten Achse von oben nach unten verläuft. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Einige Eckdaten aus der Grafik:

  • Auf die ältesten 1% der Menschen (d.h., Alter >= 90) entfallen 22% der Coronatoten.
  • Die ältesten 5% der Menschen (etwa >= 83 Jahre) verzeichnen 58% der Coronatoten.
  • Unter den ältesten 10% der Menschen (etwa >= 76 Jahre) finden sich 80% der Coronatoten.
  • Auf die jüngere Hälfte der Menschen (<= 46 Jahre) entfallen 1% der Coronatoten.
  • Die Hälfte der Coronatoten entfällt auf die 4% Ältesten der Bevölkerung (d.h., Alter >= 84 Jahre).
  • Etwa 90% der Coronatoten entfallen auf die 17% Ältesten der Bevölkerung.

Nach dem Vorstehenden liegt der Medianwert der „an oder mit“ Covid-19-Verstorbenen bei 84 Jahren.

Finale Darstellung der Asymmetrie

Wie stark asymmetrisch die Verteilung der Todesfallzahlen ist, kann man am besten der sogenannten Lorenzkurve entnehmen (s. Abb. 9).

Auf der y-Achse ist der prozentuale Anteil der Covid-19-Toten aufgetragen (von oben nach unten). Die x-Achse läuft über den Prozentanteil der Ältesten in der Bevölkerung (von rechts nach links).

Altersverteilung der Coronatoten und der Bevölkerung insgesamt im Vergleich als Lorenzkurve.

Abbildung 9: Altersverteilung der Coronatoten und der Bevölkerung insgesamt im Vergleich als Lorenzkurve. Auf der y-Achse ist der prozentuale Anteil der Covid-19-Toten aufgetragen (von oben nach unten). Die x-Achse läuft über den Prozentanteil der Ältesten in der Bevölkerung (von rechts nach links). Die Kurve zeigt eindrucksvoll, wie ungleich die Todesfallzahlen über die Altersstruktur der Bevölkerung verteilt sind. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Die obigen Beispiele kann man dieser Grafik unmittelbar entnehmen:

  • Auf die ältesten 1% der Menschen entfallen 22% der Coronatoten.
  • Unter den ältesten 10% der Menschen (etwa >= 76 Jahre) finden sich 80% der Coronatoten.
  • Auf die ältere Hälfte der Bevölkerung entfallen 99% der Coronatoten.

Als Maß für die Ungleichverteilung der Todesfallzahlen über die Altersstruktur der Bevölkerung kann man den Gini-Koeffizienten heranziehen. Bezogen auf Abb. 9 misst er die relative Größe der Fläche zwischen der gestrichelten Linie und der roten Kurve. Im vorliegenden Falle beträgt der Gini-Koeffizient etwa 85. Dieser Wert steht für eine stark ungleiche Verteilung. Bei einer Gleichverteilung würde der Wert bei 0 liegen (gestrichelte Linie und rote Kurve wären dann deckungsgleich). In diesem Falle würden auf die p Prozent Jüngsten bzw. Ältesten auch p Prozent der Toten entfallen. Wenn ausschließlich die Allerältesten sterben würden, wäre der Gini-Wert knapp unter 100. Allzu weit entfernt davon sind wir im konkreten Falle indes nicht.

Nehmen wir als Vergleich die Verteilung der Einkommen über die Bevölkerung. Bezüglich der Einkommen in Deutschland beläuft sich der Gini-Koeffizient auf etwa 30. Die Einkommen sind also sehr viel gleichmäßiger verteilt als die Corona-Todesfallzahlen. Trotzdem wird das als hochproblematisch angesehen und es werden vielfach Vorschläge gemacht, den Reichen zu nehmen und den Armen zu geben. Allerdings ist bisher ist noch niemand mit der Idee gekommen, die Not der 10% Ärmsten dadurch lindern zu wollen, dass man das Einkommen ALLER kürzt.

Es liegt auf der Hand: Wenn man die Armen reicher machen will, dann braucht man dafür zielgenau passende Maßnahmen. Es ändert sich absolut nichts an ihrer Situation, wenn man allen gleichermaßen gibt oder nimmt. Genauso verhält es sich in der Pandemie im Hinblick auf die unterschiedlichen Gefährdungslagen der Älteren im Vergleich zum großen Rest der Bevölkerung.

Die Corona-Pandemie ist eine „Paläodemie“

Insbesondere die Kurve in Abb. 9 und die beiden Kurven in Abb. 8 zeigen eindrucksvoll, in wie extremer Weise ungleich die Todesfallzahlen über die Altersstruktur der Bevölkerung verteilt sind.

Die Corona-Epidemie heißt deswegen Pandemie, weil sie nicht regional begrenzt und global verbreitet ist, also „überall“ (pan = griechisch für umfassend, total, ganz) wirkt. Nach der vorstehenden Analyse muss man fast schon zum Schluss kommen, dass wir es hier weniger mit einer Pandemie als vielmehr mit einer „Paläodemie“ zu tun haben, also einer Epidemie, die vor allem alte Menschen „mit voller Wucht“ trifft (paläo = griechisch für alt).

Man muss den Eindruck gewinnen, dass dies von den Entscheidern allenfalls lethargisch zur Kenntnis genommen wird, nur um dann ungerührt völlig undifferenzierte Vorsorgemaßnahmen zu ergreifen, die dieses Wissen gänzlich ignorieren. Wie sich nun schon seit Monaten zeigt, erreicht man damit nur wenig.

Die Lockdown-Medizin macht nicht gesund, hat aber fatale Nebenwirkungen.

Resümee

Wir haben gesehen: Insbesondere die Älteren in der Bevölkerung werden Opfer des Virus, die Jüngeren dagegen sind kaum berührt. Deswegen sind die undifferenzierten Maßnahmen á la Lockdown, die die gesamte Bevölkerung in Haft nehmen und das gesellschaftliche Leben größtenteils lahmlegen weder verhältnismäßig noch können sie – jenseits der Sandkastenspiele von praxisfremden Virologen – überhaupt eine durchgreifende Wirkung entfalten. Diese Maßnahmen gehen ins Leere, was man auch daran erkennen kann, dass das Durchschnittsalter der „an oder mit“ Covid-19-Verstorbenen noch zu Beginn des aktuellen Lockdown mit etwa 81 Jahren (per 01.12.2020) fast 2 Jahre niedriger lag als aktuell per Ende Januar 2021.

Die Strategie des irrationalen politischen Aktionismus unter dem starrsinnigen Dogma einer vermeintlichen „Generalvorsorge“ ist gescheitert! Vor allem muss man festhalten: Das ist nicht wissenschaftlich. Es ist eine kleingeistige Mischung aus Mutlosigkeit und mangelnder Fantasie.

Der Lockdown trifft gleichermaßen alle. Faktisch sind indessen die Jüngeren – Kinder, Schüler, Familien, Selbständige, Künstler – sogar sehr viel stärker betroffen als die Älteren. Die Folgewirkungen für die jüngere Generation sind absehbar dramatisch. Dies wird von den Entscheidern in der Politik aber offenbar billigend in Kauf genommen.

In dieser „Paläodemie“ ist das Risiko der Älteren um Größenordnungen höher, dennoch bleiben die Maßnahmen auch nach fast einem Jahr Pandemiedauer völlig ungezielt. Das darf so keinen Bestand haben. Es ist unabdingbar, einen stärkeren Fokus auf den Schutz der am meisten Gefährdeten zu nehmen, statt die Gesellschaft insgesamt dauerhaft lahmzulegen und damit massive und möglicherweise langfristig wirkende Kollateralschäden in ungekanntem Ausmaß heraufzubeschwören.

Und am Ende gehört dazu auch die Erkenntnis, dass Leben nicht um jeden Preis geschützt werden kann. Es ist nicht nur unmöglich, es ist geradezu vermessen und Ausdruck technokratischen Machbarkeitswahns.


Quellen:

[1] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 26.01.2021 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Jan_2021/2021-01-26-de.pdf?__blob=publicationFile

[2] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 01.12.2020 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Dez_2020/2020-12-01-de.pdf?__blob=publicationFile

[3] Corona-Infektionen (COVID-19) in Deutschland nach Altersgruppe und Geschlecht (Stand: 26. Januar 2021). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1103904/umfrage/corona-infektionen-covid-19-in-deutschland-nach-altersgruppe/#professional

[4] Todesfälle mit Coronavirus (COVID-19) in Deutschland nach Alter und Geschlecht (Stand: 26. Januar 2021). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1104173/umfrage/todesfaelle-aufgrund-des-coronavirus-in-deutschland-nach-geschlecht/

[5] Bevölkerung – Zahl der Einwohner in Deutschland nach Altersgruppen am 31. Dezember 2019. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1112579/umfrage/bevoelkerung-in-deutschland-nach-altersgruppen/

[6] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Männer in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S05-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Maenner-ab-1871.html?nn=9992070

[7] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Frauen in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S06-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Frauen-ab-1871.html?nn=9992070

[8] Sterbetafel 2017/2019 – Ergebnisse aus der laufenden Berechnung von Periodensterbetafeln für Deutschland und die Bundesländer 2020. DESTATIS – Statistisches Bundesamt

https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/Publikationen/Downloads-Sterbefaelle/periodensterbetafel-erlaeuterung-5126203197004.pdf?__blob=publicationFile

[9] Anzahl der Sterbefälle in Deutschland nach Altersgruppe im Jahr 2018. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1013307/umfrage/sterbefaelle-in-deutschland-nach-alter/

[10] Zwei Drittel der Corona-Toten betreffen Altenheime. hessenschau

https://www.hessenschau.de/gesellschaft/zwei-drittel-der-corona-toten-im-november-betreffen-altenheime,corona-altenheim-tote-100.html

[11] Mehr als die Hälfte aller Corona-Toten aus Heimen

https://www.sr.de/sr/home/nachrichten/politik_wirtschaft/coronatote_alten-_und_pflegeheime_100.html

[12] Bis zu 86 Prozent der Corona-Toten in Deutschland kommen aus Pflegeheimen

https://www.bz-berlin.de/deutschland/bis-zu-86-prozent-der-corona-toten-in-deutschland-kommen-aus-pflegeheimen

[13] Fast 90 Prozent der Corona-Toten aus Heimen

https://www.n-tv.de/panorama/Fast-90-Prozent-der-Corona-Toten-aus-Heimen-article22245741.htmlr

[14] Fast zwei Drittel sterben im Heim

https://taz.de/Coronatote-in-Berlin/!5747843/

[15] Nach Krisengipfel: Virologe mit scharfer Corona-Kritik an Merkel und Söder – „Weit weg von Realität“

https://www.merkur.de/lokales/muenchen/lockdown-corona-bayern-virologe-corona-strategie-merkel-soeder-krise-gipfel-zr-90175293.html

[16] Corona-Lockdown bis Sommer? Just der Wirtschaftsminister schließt nichts aus

https://www.merkur.de/politik/coronavirus-lockdown-verlaengerung-peter-altmaier-deutschland-mutation-cdu-variante-sommer-90186104.html

[17] Scharfe Kritik an Corona-Politik und Experten – „Andere Sichtweisen offenbar unerwünscht“

https://www.merkur.de/politik/corona-deutschland-gipfel-merkel-laender-massnahmen-pandemie-kritik-experten-wissenschaftler-auswahl-90174423.html

[18] Das „Vorsorgeprinzip“ der Kanzlerin in der Pandemie ist einseitig

https://www.handelsblatt.com/meinung/kommentare/kommentar-das-vorsorgeprinzip-der-kanzlerin-in-der-pandemie-ist-einseitig-/26833548.html

[19] Das Coronavirus: Harmlos? Bedrohlich? Tödlich?

https://www.linkedin.com/pulse/das-coronavirus-harmlos-bedrohlich-t%C3%B6dlich-hieronymus-fischer

[20] Aktuelles zu Corona

https://www.linkedin.com/pulse/aktuelles-zu-corona-hieronymus-fischer/

Wie verlässlich sind Corona-Tests?

Der Fall des vor einigen Monaten fälschlicherweise positiv auf Corona getesteten Serge Gnabry vom FC Bayern hat auch einer breiteren Öffentlichkeit deutlich gemacht, dass die (PCR-) Corona-Tests mitnichten so zuverlässig sind, wie das vielfach angenommen und auch von Politikern und Medizinern gerne verbreitet wird. Selbst bei einer formal zunächst hochverlässlich klingenden Testsensitivität und -spezifität von 98% oder 99% sind die resultierenden Testergebnisse alles andere als sicher. Das hat vor allem mathematische Gründe.

Die resultierende Ungenauigkeit ist keine spezifische Schwäche des PCR-Tests an sich, wobei hier in der Anwendung durchaus noch einige zusätzliche Fallstricke warten, die die Testungenauigkeit noch weiter steigern können. Durch die Aussagen von Medizinern und Sprechern von Laboren, die Tests hätten nur eine Fehlerrate von 1%, wird ein falscher Eindruck erweckt. Wie gesagt, das hat wenig mit Medizin oder gar Virologie zu tun. Die Problematik besteht grundsätzlich bei jedem Test gegebener Sensitivität und Spezifität, z.B. auch dann, wenn Schrauben auf Passgenauigkeit überprüft werden.

Nehmen wir ein Beispiel: Testsensitivität 99%, Testspezifität 99%. Das klingt nach fast absoluter Sicherheit. Der Laie meint, damit seien 99% aller positiven Testergebnisse verlässlich und nur 1% falsch. Dem ist leider nicht so. Tatsächlich könnten hier bis zu 50% aller Positiv-Fälle in Wahrheit negativ sein.

Bevor wir dies aufklären, sollen noch die beiden Fachbegriffe kurz erläutert werden.

Sensitivität und Spezifität

Testsensitivität 100% bedeutet Folgendes: Wenn eine Person Virusträger ist, dann zeigt dies der Test mit Sicherheit an. Jeder Infizierte wird demnach als solcher erkannt. Bei einer Testsensitivität von p wird das Virus durch den Test entsprechend mit der Wahrscheinlichkeit p gefunden.

Testspezifität 100% bedeutet Folgendes: Wenn eine Person kein Virusträger ist, dann wird dies vom Test mit Sicherheit erkannt. Jeder Nicht-Infizierte wird demnach eindeutig als gesund identifiziert. Bei einer Testspezifität von q wird die Abwesenheit des Virus vom Test entsprechend mit der Wahrscheinlichkeit q erkannt.

Ein simples Beispiel

Um zu verstehen, wie es trotz der hohen Verlässlichkeit des Testverfahrens zu dieser relativ großen Ungenauigkeit bezüglich der positiven Testergebnisse kommt, betrachten wir ein konkret nachvollziehbares Beispielszenario, in dem die betreffenden Wahrscheinlichkeiten unmittelbar auf der Hand liegen.

Nehmen wir einige Blätter kariertes Papier und schneiden davon 101 quadratische Zettel mit je 5 cm Seitenlänge heraus. Auf jedem der kleinen Papierbögen haben wir nun 10×10 = 100 kleine Quadrate á 5 mm Seitenlänge. Nun nehmen wir die Zettel und färben jeweils genau eines der kleinen Quadrate schwarz ein. Auf dem ersten Zettel das erste Quadrat oben links, auf dem zweiten Zettel das zweite Quadrat in der Reihe, usw., so dass am Ende auf jedem Zettel ein anderes Quadrat eingefärbt ist. Nachdem wir 100 Zettel derart bearbeitet haben, färben wir den letzten (101-ten) Zettel komplett schwarz. Nun überkleben wir die Zettel mit einer abziehbaren intransparenten Folie, die gleichfalls mit einem 5×5 mm Karomuster bedruckt ist.

Abbildung 1: Das Beispielszenario (s. Text)

Wenn wir nun einen der Zettel 1 – 100 zur Hand nehmen, zufällig eines der 100 darauf bedruckten kleinen Quadrate auswählen und es abziehen, befindet sich darunter entweder ein weißes oder ein schwarzes Quadrat. Nachdem jeder der Zettel genau ein schwarzes Quadrat trägt, ist die Wahrscheinlichkeit, auf ein solches Quadrat zu stoßen 1:100. In 99 von 100 Fällen ist das freigelegte Quadrat weiß. Beim 101-ten Zettel sind alle Quadrate schwarz, demzufolge finden wir dort mit 100%-iger Wahrscheinlichkeit ein schwarzes Quadrat.

Die Analogie zum Corona-Testszenario

Worin besteht nun der Querbezug zum Testszenario bei einem Corona-Test? Ganz einfach: Der eine durchgehend schwarz eingefärbte Zettel entspricht einem mit Corona infizierten Probanden. Ihn zu finden ist die Aufgabe des Tests. Der Test ist so konstruiert, dass wir diesen Zettel mit 100%-iger Sicherheit finden. Demzufolge haben wir hier eine Testsensitivität von 100%.

Die übrigen 100 weißen Zettel mit nur einem schwarz eingefärbten Quadrat stehen für die große Mehrheit der nicht infizierten Probanden. Wenn wir einen solchen Zettel nehmen und ein beliebiges Quadrat freilegen, sehen wir dort mit 99%-iger Wahrscheinlichkeit ein weißes Quadrat. In diesem Wert spiegelt sich die Testspezifität wider: Das ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass der entsprechende Zettel nicht gänzlich schwarz ist bzw., dass ein Proband nicht infiziert ist.

Nun stellen wir uns der Aufgabe, unter den 101 Zetteln den komplett schwarz eingefärbten zu finden. Dazu dürfen wir ein beliebiges quadratisches Feld aussuchen, die Zettel nacheinander zur Hand nehmen und das betreffende Feld freilegen. Was passiert?

Die Ungenauigkeit solcher Tests ist kein spezifisches Corona-Problem

Genau einer der 100 weißen Zettel hat an der freigelegten Stelle ein schwarzes Quadrat, die 99 anderen zeigen ein weißes Quadrat. Der eine schwarze Zettel (den wir aber nicht als solchen erkennen) zeigt natürlich ebenfalls ein schwarzes Quadrat. Wir haben also 2 Zettel mit schwarzen Quadraten und können nicht entscheiden, welches davon der gänzlich schwarze Zettel ist. Die Falsch-Positiv-Rate beträgt somit 50%. Genau die gleiche Situation haben wir bei einem Corona-Test mit einer 100%-igen Testsensitivität und einer 99%-igen Testspezifität unter der Annahme von 1% tatsächlich positiven Probanden.

Nun skalieren wir das beschriebene Szenario auf die Situation mit einer Million weißen und schwarzen Zetteln. Dazu multiplizieren wir einfach mit dem Faktor 10.000. Wir finden sodann 20.000 Zettel mit einem schwarzen Quadrat. Da tatsächlich nur 10.000 Zettel wirklich schwarz sind, haben wir somit weitere 10.000 die fälschlicherweise als schwarz angesehen werden.

Übertragen auf das Testszenario beim Corona-Test mit 100%-iger Testsensitivität und 99%-iger Testspezifität entspricht dies 20.000 positiv Getesteten bei nur 10.000 tatsächlichen Virenträgern und damit einer Falsch-Positiv-Rate von 50%. Die realen Verhältnisse dürften nicht allzu weit davon entfernt liegen.

Konkrete Zahlenwerte

Wenn wir davon ausgehen, dass 2% der Bevölkerung Träger des Coronavirus sind, dann liegt ein solcher Test (mit Testsensitivität = 99% und Testspezifität = 99%) im Hinblick auf die Gesamtbevölkerung in 33% aller Positivfälle falsch. D.h., jeder dritte positiv Getestete ist in Wahrheit nicht infiziert. Und wenn die Testspezifität „nur“ 98% beträgt, was ja immer noch sehr vertrauenswürdig klingt, dann ist sogar nur jeder zweite Positivfall tatsächlich ein Virusträger.

Der Fall Gnabry ist also keineswegs die große Ausnahme. Er zeigt auch, ein singulärer Positivtest ist allenfalls ein Indikator für eine mögliche Infektion und ruft förmlich nach einem Zweittest.

Was bringen Antigen (Schnell-) Tests?

Für sehr gute Antigentests werden eine Testsensitivität von 95% und eine Testspezifität von 97% angegeben. Unter den gleichen Bedingungen wie oben (also die Annahme, tatsächlich seien 2% der Getesteten Virenträger) resultiert ein solcher Antigentest in einer Falsch-Positivrate von 60% (s. Abb. 2). Weniger gute Antigentests mit einer Testsensitivität von 90% und einer Testspezifität von 90% führen gar zu einer Falsch-Positivrate von 85% und sind damit bezüglich der Positivaussage fast wertlos.

In Abb. 2 sind die Zusammenhänge bei Variation der Testspezifität von 90% bis 100% und Prävalenzen von 1% bis 10% grafisch dargestellt.

Abbildung 2: Resultierende Falsch-Positiv-Rate in Abhängigkeit von der Testspezifität für Prävalenzen von 1%, 2%, 5% und 10%. Die Testsensitivität wurde hier zu 100% angenommen. Bei einer niedrigeren Sensitivität verschieben sich die Kurven für die Falsch-Positiv-Rate noch etwas nach oben, allerdings ist dieser Effekt bei Sensitivitäten über 90% noch relativ klein.

Was die Beispiele ebenfalls enthüllen: Wahllose Tests sind wenig sinnvoll und richten wahrscheinlich mehr Schaden an, als sie Nutzen stiften. Tests mit einer Spezifität von 97% und darunter sind allenfalls in Bezug auf Risikogruppen mit einer hohen Prävalenz (höhere Wahrscheinlichkeit, tatsächlich infiziert zu sein, z.B. > 10% bis 30%) von Nutzen, denn nur in diesem Fall sinkt die Wahrscheinlichkeit für ein Falsch-Positives Testergebnis unter 20%.

Immerhin ist die Negativaussage (Proband ist nicht infiziert) in all diesen Beispielen mit hoher Wahrscheinlichkeit (95% bis über 99%) zutreffend. Wer also ein negatives Testergebnis bekommt, der darf darauf vertrauen. Natürlich vorausgesetzt, der Test wurde medizinisch und labortechnisch adäquat durchgeführt.

Faustregel

Man kann sich den prinzipiellen Zusammenhang leicht merken.

  • Wenn die relative Häufigkeit für das Auftreten eines bestimmten gesuchten Merkmals (also die Prävalenz) in einer vorgegebenen Gesamtheit p Prozent beträgt, dann hat ein Testverfahren, für das gilt Sensitivität = Spezifität = 100 – p Prozent eine Falsch-Positiv-Rate von exakt 50%.

Beispiel 1: Prävalenz 1%, Sensitivität = Spezifität = 99%, Falsch-Positiv-Rate = 50%.

Beispiel 2: Prävalenz 5%, Sensitivität = Spezifität = 95%, Falsch-Positiv-Rate = 50%.

Oft ist die Sensitivität nahe 100%. In diesem Falle kann man die Falsch-Positiv-Rate leicht anhand der folgenden Faustregel abschätzen.

  • Wenn die relative Häufigkeit für das Auftreten eines bestimmten gesuchten Merkmals (also die Prävalenz) in einer vorgegebenen Gesamtheit p Prozent beträgt, dann hat ein Testverfahren der Genauigkeit 100 – p Prozent (das ist die Testspezifität) eine Falsch-Positiv-Rate von ca. 50%. Für Prävalenzen bis zu 10% ist das eine sehr gute Näherung. Die Sensitivität hat nur einen geringen Einfluss.

Beispiel 3: Prävalenz 2%, Spezifität = 98%, Falsch-Positiv-Rate = 49,5%, Näherungsfehler 0,5%.

Beispiel 4: Prävalenz 10%, Sensitivität = 100%, Spezifität = 90%, Falsch-Positiv-Rate = 47,4%, Näherungsfehler 2,6%.

Aktuelles zu Corona

Was Sie in der Corona-Pandemie unbedingt wissen müssen

Im Folgenden sind die aktuellen wissenschaftlichen Erkenntnisse zu Corona und die gültigen Regeln zum Verhalten in der Pandemie in allgemeinverständlicher Sprache zusammengefasst.

1. Gefährlichkeit von Corona

Das Corona-Virus ist tödlich, seien Sie also extrem vorsichtig. Es ist so gefährlich, dass Sie sogar dann sterben können, wenn Sie gar nicht mit dem Corona-Virus infiziert sind. Dennoch brauchen Sie keine Angst zu haben, denn die weltweite Sterblichkeit liegt nur bei etwa 0,23% (Ioannidis et. al.).

Es kann natürlich zu einer globalen Katastrophe kommen, aber nur dann, wenn das Virus noch viel aggressiver und tödlicher wird. Dann droht globales Unheil. Vielleicht auch nur nationales Unheil, weil wir hier in Deutschland für kollektive Angstpsychosen besonders anfällig sind.

Sehr viele müssen dann sterben, vor allem Kranke, Alte und sehr alte Alte. Ganz besonders dann, wenn jene darüber hinaus auch noch schwerkrank sind. Und fast sicher, wenn Sie im Krankenhaus behandelt werden, denn völlig unabhängig vom Corona-Virus sterben mehr als die Hälfte aller Menschen im Krankenhaus. Allein an Krankenhauskeimen versterben jährlich mehr als 20.000 Menschen, wie das RKI schätzt.

Das ist aber trotzdem nicht die größte Gefahr, denn die häufigsten Todesursachen mit zusammen mehr als 50% sind Herz-Kreislauferkrankungen und Krebs. Rauchen, Alkohol, Zuckerkonsum, generell schlechte Ernährung und Bewegungsarmut sind sogar einzeln betrachtet viel größere Risiken als das Corona-Virus. Aber sorgen Sie sich nicht, jetzt wird erst einmal das Corona-Virus bekämpft, schließlich sind wir mitten in der Pandemie.

2. Erkrankung an COVID-19

Sie können ganz einfach feststellen, ob Sie an Covid-19 erkrankt sind: Wenn Sie Symptome wie trockenen Husten oder Geschmacksverlust haben, dann sind Sie betroffen. Vielleicht aber auch nicht. Es kommt darauf an, ob Sie infiziert sind. Die Ursache einer Erkrankung an Covid-19 ist das Corona-Virus, es sei denn, Sie leben in der Stadt, dann könnte es auch das Feinstaub-Virus*) sein. Das kann man aber nicht testen.

Wenn Sie gar keine Symptome zeigen, dann sind Sie wahrscheinlich infiziert. Das trifft aber nicht immer zu. Wenn Sie dann aber doch krank werden, können Sie viele unterschiedliche Symptome entwickeln. Sie können aber auch ohne Symptome krank sein oder Symptome haben, ohne krank zu sein. In beiden Fällen können Sie ansteckend sein, besonders dann, wenn Sie Symptome zeigen oder ohne Symptome krank sind. Im schlimmsten Falle können Sie sogar versterben ohne je positiv auf das Virus getestet worden zu sein.

Aber machen Sie sich keine unnötigen Gedanken, das sind sehr seltene Ausnahmen, die – wie verschiedene Studien belegen – allerdings bei Jüngeren, Mittleren und Älteren sehr häufig auftreten. Man schätzt, dass momentan, also in der Pandemie, 99.77% aller Menschen nicht an Covid-19 sterben. Rein statistisch betrachtet ist es also eine viele größere Gefahr, das Corona-Virus nicht zu haben.

3. Corona-Immunität

Sollten Sie an Covid-19 erkrankt gewesen sein, werden Sie möglicherweise später wieder erkranken, dazwischen sind Sie aber immun. Dies gilt jedenfalls in den Fällen, wo dies zutrifft. In allen anderen Fällen sind Sie immer immun oder nie oder nur manchmal.

Man kann sicher sagen, dass die Immunität eine temporäre Erscheinung ist, die mindestens solange Bestand hat, bis man sich erneut infiziert. Dauerhafte Immunität gibt es wahrscheinlich nur zeitweise, also nur dann, wenn man sich nicht infiziert oder sich infiziert, dann aber nicht positiv getestet wird.

4. Schmierinfektionen

Das Virus bleibt auf verschiedenen Oberflächen zwei Stunden lang aktiv, manchmal auch vier oder sechs. Statt von Stunden kann man hier aber auch von Tagen ausgehen. Je nachdem. Dabei braucht das Virus eine feuchte Umgebung und grell-dunkles Licht. Aber nicht unbedingt. Manchmal kann es auch bei strahlender Helligkeit in einem völlig abgedunkelten Raum auf feucht-trockenen, glatten, aber nicht allzu rauen Oberflächen überleben. Wie lange, das weiß man nicht.

Das Virus bleibt eigentlich nicht in der Luft, aber öfters kommt auch das vor. Übrigens handelt es sich hier grundsätzlich nicht um Schmierviren, aber eine Schmierinfektion ist natürlich trotzdem möglich.

5. Corona-Herdenimmunität

Wir sollten die Kontakte mit anderen Menschen so lange vermeiden, bis das Virus verschwunden ist. Aber es wird nur dann verschwinden, wenn wir eine kollektive Immunität erreicht haben, wenn es also zirkuliert. Dafür dürfen wir nicht zu lange und allzu konsequent auf soziale Kontakte verzichten.

Bleiben Sie deswegen besser die meiste Zeit über zuhause und gehen Sie nur dann raus, wenn Sie Kontakte zu anderen Menschen haben wollen. Halten Sie dabei aber die Abstandsregeln ein und tragen Sie eine Maske, jedenfalls dort, wo Sie niemand wirklich nahe kommen und wenn, dann nur kurz, also z.B. auf Bahnhöfen, in Restaurants, in Hotels oder in Ferienwohnungen.

6. Kontakte außer Haus

Jeder muss zuhause bleiben, aber es ist wichtig, auch rauszugehen, besonders bei Sonnenschein, denn Bewegung an der frischen Luft tut gut und stärkt das Immunsystem. Aber es ist besser, nicht rauszugehen, außer natürlich, Sie wollen Sport treiben. Aber eigentlich nein, denn mit Corona-Viren belastete Aerosole halten sich lange in der Luft. Vielleicht aber auch nicht, es hängt eben davon ab, wie lange sie schweben und ob es regnet.

Jedenfalls sollten Sie nie hinter jemand hergehen, und wenn doch, dann die Luft anhalten, also nicht einatmen. Und wenn Sie vor einer anderen Personen gehen, dürfen Sie nicht ausatmen. Sie wollen doch niemand infizieren, oder? Denken Sie immer daran, Sie könnten infektiös sein, ohne es zu wissen. Das gilt sogar dann, wenn Sie negativ getestet sind. Umgekehrt können Sie auch positiv getestet sein, ohne dass Sie infiziert sind oder es je waren.

7. Reiseverbote innerhalb Deutschlands

Im Prinzip dürfen Sie Ihre Stadt nicht verlassen, vor allem dann nicht, wenn Sie sich dafür außerhalb Ihrer Wohngemeinde begeben wollen. Aber wenn Sie es müssen oder möchten, dann dürfen Sie es schon. Das gleiche gilt für Reisen. Bleiben Sie an Ihrem Wohnort und reisen Sie nur dann, wenn Sie müssen oder unbedingt wollen. Beachten Sie aber bitte, dass Sie nirgendwo übernachten dürfen, es sei denn, es ist erlaubt.

Erlaubt ist es nur bei Verwandten oder dann, wenn Sie ein höchstens 48 Stunden altes negatives Testergebnis vorlegen können. Genaugenommen beziehen sich die 48 Stunden auf die Abnahme des Testabstrichs. Das Ergebnis des Tests bekommen Sie wahrscheinlich nach etwa 48 Stunden oder auch später, ja nachdem, wie lange es dauert.

Wenn Sie also am Samstag von Bayern nach Mecklenburg-Vorpommern reisen wollen, können Sie frühestens am Donnerstagabend einen Abstrich nehmen lassen. Wenn das Testzentrum geschlossen hat, dann eben erst am Freitag. Sie erhalten dann bereits im Laufe des Samstags – also wenn Sie bereits auf der Autobahn sein wollten   – das Testergebnis per Briefpost oder digital, falls das funktioniert. Aber nur dann, wenn alles gut läuft und es ganz schnell geht. Wahrscheinlich bekommen Sie die Info erst am Montag.

Das wäre dann ganz blöd, denn am Montag ist der Test schon mehr als 48 Stunden alt, Sie dürfen dann also nicht mehr in einem Hotel in Mecklenburg-Vorpommern übernachten. Wenn das passiert, und das ist ziemlich wahrscheinlich, müssen Sie zurück nach Bayern und sich einem neuen Test unterziehen. Oder Sie fahren gleich nach Berlin-Neukölln, dort finden Sie in jedem Fall ein Hotel. Und danach dürfen  Sie bei der Rückreise nach Bayern als Einreisender aus einem Risikogebiet für 5 – 10 Tage in Quarantäne, oder auch nicht.

Lassen Sie sich testen

Unabhängig davon können Sie den erforderlichen Test in den entsprechenden Corona-Testzentren durchführen lassen. Dabei gilt Folgendes: Die Testzentren müssen ihre knappen Testkapazitäten für Risikofälle reservieren. Wenn Sie also nicht zur Risikogruppe gehören, dann werden Sie nicht getestet und dürfen folglich auch nicht reisen.

Es ist absolut entscheidend, dass man aus einem Risikogebiet heraus nicht so ohne weiteres in ein anderes Bundesland reisen darf. Bedenken Sie nur, Risikogebiet heißt, dass es da 50 oder mehr Inzidenzen (Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner in den letzten 7 Tagen) gibt. Bei diesem Grenzwert sind demnach 0,05% aller Menschen im Risikogebiet aktuell infektiös. Mit anderen Worten: Es ist eigentlich fast egal, ob Sie aus einem solchen Landkreis oder Stadtbezirk kommen, denn Sie sind im statistischen Mittel mit 99,95%-iger Wahrscheinlichkeit nicht ansteckend.

Übrigens, wenn Sie 1.000 km mit dem Auto zurücklegen, dann werden Sie – wieder im statistischen Mittel – mit etwa 0,05%-iger Wahrscheinlichkeit dabei einen Unfall mit Personenschaden haben. Sie kommen also nur mit 99,95%-iger Sicherheit unfallfrei am Zielort an, wenn überhaupt. Den meisten reicht diese Sicherheit, sonst würden sie den Zug nehmen.

8. Masken

Natürlich sind Masken nutzlos, aber Sie sollten unbedingt eine Maske tragen, denn sie kann Leben retten. Die Masken sind besonders dort wichtig, wo man anderen Menschen in der Regel nicht so nahe kommt, und wenn, dann nur ganz kurz, quasi im Vorbeigehen. Also im Supermarkt, in Fußgängerzonen, auf Plätzen, an Bushaltestellen und im Restaurant.

Bei privaten Feiern brauchen Sie natürlich keine Maske zu tragen, eine Umarmung mit Küsschen genügt. Der Grund dafür ist, dass das Virus kein Alkohol verträgt. Deswegen ist der Alkoholausschank nach 23 Uhr verboten.

9. Aktuelle Corona Informationen – jederzeit und überall

Alle Läden, Restaurants und öffentlichen Einrichtungen sind geschlossen, außer denen, die geöffnet sind. Meistens sind alle geöffnet, nur die wegen Corona geschlossenen nicht. Welche das sind, erfahren Sie auf dem Landratsamt oder von Ihrer Gemeinde- oder Stadtverwaltung. – Die sind allerdings wegen Corona geschlossen oder im reduzierten Corona-Schonbetrieb. Die Telefone werden ebenfalls nicht abgenommen, weil die nach jeder Benutzung desinfiziert werden müssen.

An der Corona-Internetseite wird noch gearbeitet, sie ist zurzeit überlastet. Voraussichtlich können Sie dort schon in der nächsten Woche nachlesen, welche speziellen Einschränkungen in dieser Woche zu beachten sind bzw. zu beachten gewesen wären.

Um alle Bürger möglichst direkt und umfänglich zu informieren, hat jedes Bundesland 7 – 13 unterschiedliche Informationsbroschüren herausgegeben, die man sich auch im Internet herunterladen kann. Und weil das nicht genug ist, gibt es auch einen entsprechenden Satz von Handreichungen seitens der Bundesregierung.

Bei Widersprüchen ist nur das richtig, was von Gerichten danach als Recht erkannt wird. Also informieren Sie sich bitte nachher, was vorher richtig gewesen wäre, damit Sie beim nächsten Mal darauf bauen können. Es sei denn, andere Gerichte kommen, je nach Bundesland, zu gegensätzlichen Urteilen.

10. Der Supermarkt in Corona-Zeiten

Es gibt keinen Mangel an Lebensmitteln im Supermarkt, aber es gibt viele Dinge, die fehlen und andere, die gerade nicht vorrätig sind. Legen Sie sich einen eigenen Vorrat an, damit Sie nicht so oft zum Einkaufen müssen. Aber lassen Sie das Horten bleiben und kaufen sie nichts, was Sie nicht ohnehin kaufen wollten und wirklich dringend brauchen. Und wenn Sie sich doch einen Notvorrat anlegen wollen, dann kaufen Sie Toilettenpapier, Hefe und Nudeln.

Im Übrigen garantiert die Bundesregierung in der Corona-Pandemie für die Verfügbarkeit von Toilettenpapier, Hefewürfeln und Nudeln bis zu einer Rolle bzw. 1 Würfel bzw. 378 g pro Person und Tag, und wird dabei von der EU unterstützt: „What ever it takes“, „Quoi qu’il en soit“, „Was immer dafür nötig ist“. Das sagt jedenfalls die polyglotte Präsidentin der EU-Kommission aus ihrer selbstverordneten Corona-Quarantäne heraus. Und sie hat bisher aus jeder Krise eine noch größere gemacht.

11. Kinder und Schule in Zeiten der Pandemie

Das Corona-Virus hat keine Auswirkungen auf Kinder, außer auf diejenigen, auf die es sich auswirkt. Kinder die husten, sind wahrscheinlich Träger des Corona-Virus. Das war schon immer so, auch früher, nur hat man da das Virus noch nicht gekannt und deswegen den Husten für eine harmlose Erkältung gehalten. Deswegen müssen solche Kinder nun zuhause bleiben und dürfen erst dann wieder in die Kita, wenn sie gegen die Masern geimpft sind.

Ähnliches gilt für Schüler, die müssen im Unterricht eine Maske tragen, weil sie damit besser denken können. Und wenn sie sprechen, artikulieren sie deutlicher, auch die Lehrer und sind daher viel besser zu verstehen. Wie man erst seit kurzen weiß, ist eine Sauerstoffunterversorgung des Gehirns absolut unbedenklich. Denken wird ohnehin total überschätzt. Anordnungen befolgen ist viel wichtiger. Jedenfalls in der Schule – und später auch in der Demokratie.

Ersatzweise kann der Unterricht auch vollständig online erfolgen, aber nur dann, wenn die Schule über die entsprechende digitale technische Ausstattung verfügt, also etwa ab 2032.

12. Altersheime und Großeltern

Man darf nicht in Altersheime gehen oder seine Großeltern besuchen, aber man muss sich um die Alten kümmern und wenn man sie trifft, am besten Lebensmittel und Medikamente mitbringen. So häufig wie nur möglich. Dabei aber immer Abstand halten und nicht lange bleiben, denn das würde das Risiko erhöhen.

Ganz sicher und risikolos ist es, auf die Besuche zu verzichten und stattdessen nur zu telefonieren. Natürlich sind häufige Besuche auch gut, wegen der sozialen Kontakte zur Familie, aber nicht so sicher.

13. Haustiere und Corona

Tiere sind nicht betroffen, sie infizieren sich nur manchmal. Dann aber sehr harmlos bis ziemlich gravierend. Das gilt insbesondere für Katzen mit getigertem Fell. Manchmal bis sehr häufig aber auch für Hunde, aber nur selten.

Jegliche Oberflächen, außer den Fellen von Haustieren, können die Krankheit übertragen. Das gilt jedenfalls für eine gewisse kurze Zeit nach der Infektion, die aber auch sehr lang sein kann. Es kommt dabei ganz auf die Farbe des Fells an. Welche Farbe, ist allerdings noch unbekannt, es ist aber schwarz, braun, oder weiß. Vielleicht auch eine Mischung davon. Und vor allem langhaarig, öfters aber auch glatt.


Resümee

Jetzt kommt es darauf an, dass sich alle, dass sich wirklich alle im Sinne der oben formulierten Erkenntnisse und  Regeln verhalten. Das ist zwar unmöglich, denn die Regeln widersprechen einander und der Stand des Unwissens ändert sich täglich, aber „wir schaffen das“.

Der Staat will den mündigen Bürger – das ist doch der Kern der Demokratie – und damit der es einfacher hat, sagt er ihm bis ins kleinste Detail ganz genau, wie er sich in den unterschiedlichen Situationen zu verhalten hat. Das sind natürlich keine Vorschriften, es ist nur gut gemeint. Und deswegen müssen sich alle bei Androhung von Ordnungsgeldern konsequent daran halten.

Was der Staat, also „wir“, d.h., die Politiker und Parteien, die wir ja selbst gewählt haben, was „wir“ jetzt gar nicht brauchen können, sind Menschen, die selber denken und möglicherweise die erlassenen Regeln nach reiflicher Überlegung und vernünftigem Ermessen in eigenständiger Weise auslegen. Wie sagte schon Lenin: „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“. Ja eigentlich sogar „viel besser“.

Wenn der Staat seinen Bürgern vertraut und eigenständiges Denken erlaubt, dann droht Unheil, schlimmes Unheil. Vielleicht sterben sogar mehr Menschen als 2018, als die Grippewelle schätzungsweise 25.000 Menschen dahingerafft hat. Damals war es allerdings nicht so schlimm wie heute, denn es war keine Pandemie ausgerufen. Deswegen waren es letztlich ganz normale Todesfälle.

Goldene Regel

Benutzen Sie Ihren Verstand und halten Sie sich an die o.g. Erkennntisse und Regeln. – Ha, ha, reingefallen, das ist ein Paradoxon. Richtig muss es heißen: Benutzen Sie Ihren Verstand ODER halten Sie sich an die o.g. Erkennntisse und Regeln. Im letzteren Falle: Viel Glück!


*) Das Feinstaub-Virus wurde übrigens von einem LinkedIn-Influencer entdeckt. Influencer sind Leute, die jeden Tag einen weitgehend inhaltsleeren Post absenden, vielleicht auch zwei oder mehr. Die Follower begrüßen diese Sprechblasen nichtsdestotrotz enthusiastisch und finden sie meist sogar inspirierend, völlig egal, wie flach und hohl sie auch immer sein mögen. Aber das ist eigentlich ein ganz anderes Thema.


Quellen

[1] https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html

[2] https://tourismus-wegweiser.de/

[3] Das objektiv bewertete Corona Risiko

[4] https://www.merkur.de/welt/corona-studie-who-sterblichkeit-toedlich-tote-pandemie-todesfaelle-ioannidis-zr-90073439.html

[5] Gefahr Corona Virus – Wie groß ist das Risiko wirklich?

[6] Das Coronavirus – So schnell breitet es sich aus.

[7] Nach der Ausnahme kommt die Normalität

[8]  Todesursachen – Zahl der Todesfälle. Statistisches Bundesamt

[9]  Verteilung der häufigsten Todesursachen in Deutschland im Jahr 2018. Statista

[10] Feinstaub PM 10 – ZUR AKTUELLEN DISKUSSION UM DEN DIESEL (2)

[11] Feinstaub PM 2.5 – ZUR AKTUELLEN DISKUSSION UM DEN DIESEL (3)

Gefahr Corona Virus – Wie groß ist das Risiko wirklich?

Nackte Zahlen sagen nicht alles

Täglich werden vom Robert-Koch-Institut (RKI) die neuen Corona-Fallzahlen verkündet und auf die vom Corona Virus ausgehende Gefahr hingewiesen. Drei Zahlenwerte werden dabei vor allem genannt: 1. Die Anzahl der COVID-19 Fälle insgesamt. 2. Die kumulierten COVID-19 Todesfälle. 3. Die Anzahl der von COVID-19 Genesenen. Per 17.08.2020 sind das die folgenden Fallzahlen:

  • COVID-19-Fälle insgesamt = 224014
  • COVID-19-Todesfälle insgesamt= 9232
  • COVID-19-Genesene insgesamt = 202100

Die ganz wichtige weitere Zahl wird – aus welchen Gründen auch immer – nicht genannt. Es ist die Anzahl der aktuell Infektiösen, also die der tatsächlich ansteckenden Personen. Man kann diese Zahl leicht aus den obigen Werten berechnen.

  • COVID-19-Infektiöse = COVID-19-Fälle – COVID-19-Genesene – COVID-19-Todesfälle

Aktuell (per 17.08.2020) beläuft sich die Anzahl der akut ansteckenden Personen (COVID-19-Infektiöse) auf 12682.

Bei Lichte betrachtet ist es nur die letztgenannte Zahl, von der eine Gefahr für die weitere Verbreitung des Corona-Virus ausgeht, denn anstecken kann man sich nur bei akut infizierten Personen. Was heißt dabei „akut infiziert“? Nach mehrfach bestätigten Studien besteht nur innerhalb der ersten 7 – 14 Tage nach der Infektion eine Ansteckungsgefahr. Wenn Sie also jemand treffen, der vor 3 Wochen positiv getestet wurde und keine Symptome zeigt, brauchen Sie sich keine Gedanken um Ihre Gesundheit zu machen.

Die Zahlen richtig interpretieren und kühlen Kopf bewahren

In Presse Funk und Fernsehen wird teilweise in unverantwortlicher Weise Panik geschürt. Im Ergebnis überschätzen die Menschen das Risiko für eine ernsthafte Erkrankung an COVID-19 um Größenordnungen. Einer der Gründe dafür ist die wenig differenzierte Berichterstattung des RKI. Die absoluten Zahlen von sogenanntem Neuinfizierten zu nennen, ist zweifellos eine wichtige Information, sie sagt aber nicht alles aus. Vor allem muss diese Zahl auch in Bezug gesetzt werden zu den insgesamt vorgenommenen Tests. Aktuell werden pro Woche mehr als 500000 Tests durchgeführt. Positiv sind weniger als 1% (KW 29: 0,6%, KW 30: 0,8%) davon. Zum Vergleich: Im April waren teilweise 9% der Tests positiv. Man sieht schon daran: Es ist fahrlässig, angesichts dieser Zahlen von einer zweiten Welle zu reden.

Dabei muss man auch sehen, dass die Falsch-Positiv-Rate bei den Tests nicht vernachlässigbar ist. Man kann abschätzen, dass bei Anwendung des RT-PCR-Tests auf eine Gruppe mit niedriger Infektionswahrscheinlichkeit (was für die Allgemeinheit nach wie vor zutreffen dürfte) teilweise bis zu 60% der positiv Getesteten tatsächlich gar keine Virenträger sind (Basis: Testsensitivität 70%, Testspezifität 95%, Prävalenz 5%). Immerhin kann man einem negativen Testat vertrauen: 98% der negativ Getesteten sind tatsächlich negativ.

Das Bild dreht sich um, wenn Risikogruppen mit einer hohen Prävalenz (Prätest-Infektionswahrscheinlichkeit) getestet werden. In diesem Fall sind nur 7% der positiv Getesteten in Wahrheit negativ. Umgekehrt tragen dann allerdings 24% der negativ Getesteten das Virus in sich, sind also positiv (Basis: Testsensitivität 70%, Testspezifität 95%, Prävalenz 50%).

Nach dem Vorstehenden kann man festhalten, dass die Aufregung um gegebenenfalls steigende Infektionszahlen verfrüht ist, solange die Testergebnisse nicht durch mindestens einen weiteren Test bestätigt werden. Denn die Unsicherheit singulärer RT-PCR-Tests bei Anwendung auf Niedrigrisikogruppen ist hoch. – Könnte denn eine Blitzampel mit einer Fehlerquote von 60% rechtssichere Bußgeldbescheide begründen?

Wir haben oben gesehen, dass derzeit weniger als 1% der Testergebnisse positiv ausfallen. Bei aller Unsicherheit bezüglich der Testaussagen sieht man schon daran: Das Risiko, sich mit dem Corona-Virus zu infizieren ist bei Weitem nicht so hoch, wie dies die teilweise alarmistische Berichterstattung nahelegt.

Auch wenn man sich infiziert hat: Leichte Befunde und Krankheitsverläufe sind die Regel. In 80% der Fälle haben die Infizierten keine oder nur milde Symptome. Damit soll die Gefahr nicht verharmlost werden, denn natürlich gibt es auch die schweren Verläufe, die insbesondere Menschen mit Vorerkrankungen treffen. Immerhin jeder 6. bis 7. Betroffene muss stationär behandelt werden.

Unterstellt, die Anzahl der insgesamt Infizierten (COVID-19-Fälle insgesamt) spiegele die Realität vollständig wider, es gebe also keine Dunkelziffer, liegt die dokumentierte Letalität (Sterblichkeit) deutschlandweit bei etwa 4 bis 5%. Der Vollständigkeit halber sei hier angemerkt, dass in einer räumlich begrenzten Studie auf der Basis eines vollständigen Screenings eine deutlich niedrigere Letalität von unter 0,4% bestimmt wurde. Der Grund dafür ist die potentiell hohe Dunkelziffer unerkannt Infizierter. Inwiefern dieser niedrigere Wert auf die größere Population in Deutschland übertragbar ist, kann derzeit nicht gesagt werden. In Unkenntnis der Dunkelziffer an Infizierten muss man sich seriöser Weise am höheren Wert orientieren.

Wie groß ist das Risiko für das Individuum wirklich?

Angesichts der sich teilweise überschlagenden und dabei auch widersprüchlichen Medienberichterstattung, fällt es dem Einzelnen schwer, die tatsächlich vom Corona-Virus ausgehende Gefahr realistisch einzuschätzen und sein eigenes Risiko zu veranschlagen. Dabei kann dieses Risiko relativ einfach aus den vom RKI übermittelten Zahlen bestimmt werden.

Wir haben oben gesehen, dass es derzeit 12682 akut ansteckende Personen (COVID-19-Infektiöse) gibt. Deutschland hat etwa 83 Mio. Einwohner. Demnach beläuft sich der Anteil der infektiösen Mitbürger auf 0,0153%, d.h., etwa 1 von 6544 Menschen ist akut ansteckend.

Was heißt das?

Jemand der täglich mit 65 unterschiedlichen Personen Kontakt hat, wird im Mittel alle 100 Tage auf einen an COVID-19 erkrankten und akut infektiösen Menschen treffen. Wer nur mit max. 18 Personen pro Tag Kontakt hat, wird statistisch nur einmal im Jahr in die Nähe eines akut Infizierten kommen.

Natürlich geht es hier um Mittelwerte. Wer in einem Landkreis oder einer Stadt mit höherer Dichte an akut Infizierten lebt, wird mit höherer Wahrscheinlichkeit bzw. häufiger mit ansteckenden Personen in Kontakt kommen. Nehmen wir Hamburg: Der Anteil der akut Infektiösen liegt dort bei 0,022%. Wer täglich mit 18 unterschiedlichen Personen in Kontakt kommt, wird also im Mittel etwa alle 8 Monate einem konkreten Infektionsrisiko ausgesetzt sein.

Das gleiche gilt natürlich auch umgekehrt. In Mecklenburg-Vorpommern (das Bundesland mit den niedrigsten Infektionszahlen) ist der Anteil der akut Infektiösen mit einem Wert von 0,0033% fast 5-mal geringer als im deutschlandweiten Schnitt. Wer dort 18 Personen pro Tag nahe kommt, wird im Mittel nur alle 4 bis 5 Jahre auf einen Infizierten treffen.

Auch wenn man mit einem Infektiösen Kontakt hat, heißt dies noch nicht, dass man sich auch selbst infiziert. Das konkrete Risiko hängt von vielen Faktoren ab. Relevant sind auf jeden Fall die Nähe, die Intensität und die Dauer des Kontakts. Schon einfache Vorsichtsmaßnahmen sind geeignet, das Ansteckungsrisiko deutlich zu reduzieren. Bei einem normal-distanzierten Kontakt unter Fremden oder entfernt Bekannten (kurzes Gespräch) liegt das Risiko vermutlich auch ohne Maske unter 10%. Mit Maske vielleicht bei 1%. Enger und langanhaltender Kontakt unter Freunden („Party mit Saufgelage“) hebt das Risiko mit einiger Sicherheit in Richtung 100%. Nach diesen Vorüberlegungen wollen wir nun das individuelle tägliche COVID-19-Krankheitsrisiko für drei Musterpersonen auf Grundlage der mittleren deutschlandweiten Infektionsgeschehens abschätzen. Wir verwenden dabei die folgenden Eckwerte:

  • Tatsächliches Ansteckungsrisiko bei einer normal-distanzierten Begegnung mit Fremden oder Bekannten pro individuellem Kontakt ohne Maske 10%.
  • Tatsächliches Ansteckungsrisiko bei einer sehr sorglosen oder länger andauernden Begegnung mit Fremden oder Bekannten pro individuellem Kontakt ohne Maske 50%.
  • Tatsächliches Risiko für einen ernsteren Verlauf bei nachgewiesener Infektion (Ausbruch der Krankheit und stationäre Behandlung) 20%.
  • Tatsächliches Sterberisiko bei stationärer Behandlung 25%, (entsprechend einer Letalität von 5% bei nachgewiesener Infektion).

Person A: 1x pro Woche im Supermarkt (20 Personen), 1x pro Woche im Restaurant (5 Personen), 1x Treffen mit Bekannten oder Familienangehörigen (10 Personen). A hat im Mittel Kontakt mit 5 Personen pro Tag.

A ist vernünftig und bleibt im Kontakt ohne Maske lieber etwas reservierter (Ansteckungsrisiko pro Kontakt 10%). Das individuelle tägliche Infektionsrisiko von A liegt demnach bei ca. 1:1300 (= 5*0,000153), sein Erkrankungsrisiko (A infiziert sich tatsächlich) bei 1:13000 (= 0,1*5*0,000153). Das individuelle tägliche Risiko für einen ernsteren Verlauf eines potentiellen Krankheitsgeschehens bei A kommt damit auf 1:65000 (= 0,2*0,1*5*0,000153), sein tägliches Corona-Sterberisiko beläuft sich demnach auf 1:260000 (= 0,00038% = 0,25*0,2*0,1*5*0,000153).

Um das richtig einzuschätzen: Werfen Sie 18-mal hintereinander eine Münze. Wiederholen Sie diesen Prozess jeden Tag aufs Neue, immer wieder. An dem Tag, an welchem 18-mal hintereinander Zahl fällt, ist Person A tot und an COVID-19 verstorben.

Übrigens, das statistische tägliche Sterberisiko für einen 80-jährigen Mann liegt auch ohne Corona schon bei 1:5200 (= 0,019%), mithin also etwa 50-mal höher als das spezifische Risiko durch Corona. Wobei dieser Vergleich insofern schief ist, als dass das individuelle COVID-19-Risiko für einen schweren Krankheitsverlauf bei einem 80-Jährigen gegenüber Personen mittleren Alters per se deutlich erhöht ist. Vergleichen wir also das berechnete COVID-19-Sterberisiko für Person A mit dem allgemeinen Sterberisiko für einen Menschen mittleren Alters.

Für 50-Jährige liegt das tägliche Sterberisiko bei etwa 1:120000 (= 0,00082%). Das für Person A zusätzlich entstehende Risiko durch Corona liegt demnach etwa halb so hoch. D.h., Corona erhöht das tägliche Sterberisiko für Person A von 0,00082% auf 0,0012%. Etwas Bewegung an frischer Luft oder die Reduktion des Fleischkonsums um wenige Prozent dürfte diese Risikoerhöhung locker kompensieren, denn nach wie vor sind Herz-Kreislauferkrankungen aufgrund mangelnder Bewegung und falscher Ernährung die Haupttodesursachen.

Person B: 1x pro Woche im Supermarkt (20 Personen), 3 Tage Heimarbeit (0 Personen), 2 Tage in der Firma (10 Personen) 2x Essen in der Kantine (20 Personen), 1x Treffen mit Bekannten oder Familienangehörigen (20 Personen). B hat im Mittel Kontakt mit 10 Personen pro Tag.

B ist vernünftig und bleibt im Kontakt ohne Maske lieber etwas reservierter (Ansteckungsrisiko pro Kontakt 10%). Das individuelle tägliche Infektionsrisiko von B liegt demnach bei ca. 1:650 (= 10*0,000153), sein Erkrankungsrisiko (B infiziert sich tatsächlich) beträgt also 1:6500 (= 0,1*10*0,000153). Das individuelle tägliche Risiko für einen ernsteren Verlauf eines potentiellen Krankheitsgeschehens bei B errechnet sich damit zu 1:32500 (= 0,2*0,1*10*0,000153), sein tägliches Corona-Sterberisiko beläuft sich demzufolge auf 1:130000 (= 0,00077% = 0,25*0,2*0,1*10*0,000153).

Unterstellt, B habe mittleres Alter, erhöht sich sein allgemeines tägliches Sterberisiko pauschal von 0,00082% auf knapp 0,0016%. Auch das ist leicht auszugleichen durch ein Minimum an gesünderer Ernährung und Sport. Übrigens, das Risiko im Straßenverkehr ums Leben zu kommen liegt für Personen mit einer durchschnittlichen jährlichen Fahrleistung von 15000 km bei etwa 0,0075% pro Jahr.

Person C: 2x pro Woche im Supermarkt (20 Personen), 5 Tage in der Firma (50 Personen), am Wochenende Party oder Disco (50 Personen). C hat im Mittel Kontakt mit 20 Personen pro Tag.

C ist unvernünftig und schert sich um nichts (Ansteckungsrisiko pro Kontakt 50%). Das individuelle tägliche Infektionsrisiko von C liegt demnach bei ca. 1:325 (= 20*0,000153), sein Erkrankungsrisiko (C infiziert sich tatsächlich) bei 1:653 (= 0,5*20*0,000153). Das individuelle tägliche Risiko für einen ernsteren Verlauf eines potentiellen Krankheitsgeschehens bei C kann somit auf 1:3267 (= 0,2*0,5*20*0,000153) abgeschätzt werden. Sein pauschales tägliches Corona-Sterberisiko errechnet sich daraus zu 1:13000 (= 0,0077% = 0,25*0,2*0,5*20*0,000153).

Unterstellt, C gehöre der jüngeren Generation an (20-30 Jahre), erhöht sich sein allgemeines tägliches Sterberisiko pauschal von 0,000137% auf knapp 0,0078%. Das ist nun schon eine signifikante Steigerung, eine fast 60-fach erhöhte Sterbewahrscheinlichkeit! Allerdings: Hier bleibt unberücksichtigt, dass Jüngere ein deutlich reduziertes Risiko für einen schweren COVID-19-Krankheitsverlauf mit stationärer Behandlung und Todesfolge haben. Stellt man dies mit einer Hospitalität von 10% statt 20% und einem Sterberisiko bei stationärer Behandlung von 5% (entsprechend einer Letalität von 0,5%) statt 25% in Rechnung, so kommt man beim individuellen täglichen Corona-Sterberisiko für C auf 1:130000 (= 0,00077% = 0,05*0,1*0,5*20*0,000153). Das ist derselbe Wert, wie bei Person B.

Resümee

Natürlich muss jeder für sich selbst bewerten, inwiefern die hier exemplarisch bestimmten Corona-Risiken individuell als bedrohlich oder als eher niedrig angesehen werden. Nach meiner persönlichen Einschätzung sind die Risiken für Gesunde in der Gesamtschau und verglichen mit anderen Lebensrisiken nicht ungewöhnlich hoch. Anders mag es aussehen für Menschen mit Vorerkrankungen und insbesondere für Ältere mit Vorerkrankungen. Diese Gruppe hat grundsätzlich ein höheres Sterberisiko, das nun durch Corona noch weiter erhöht wird.

Gewiss ist das Verbot von Massenveranstaltungen nach wie vor sinnvoll. Wahllose und fahrlässig enge Kontakte mit Fremden sollte man fraglos vermeiden. Umgekehrt muss man gefährdete Personen aktiv schützen, dabei ist auch das Tragen einer Maske in Situationen mit einem unvermeidlichen engeren Kontakt grundsätzlich sinnvoll. Ansonsten darf man die Kirche im Dorf lassen und zu einer vernünftigen Normalität zurückkehren.

Quellen:

[1] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 17.08.2020 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. Robert-Koch-Institut

[2] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Männer in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

[3] Sterblichkeitsrate nach Risikogruppen – Für wen ist das Coronavirus besonders gefährlich? RTL.de, 08. Juni 2020

[4] Altersabhängigkeit der Todesraten im Zusammenhang mit COVID-19 in Deutschland. Dtsch Arztebl Int 2020; 117: 432-3; DOI: 10.3238/arztebl.2020.0432

Nach der Ausnahme kommt die Normalität

Ausgangsbeschränkungen können wirken

Die getroffenen Maßnahmen zur Eindämmung der weiteren schnellen Ausbreitung des Coronavirus sind grundsätzlich sinnvoll. Entscheidend ist: Zunächst müssen wir die verfügten Verhaltensregeln konsequent einhalten und die Einschränkungen geduldig hinnehmen. Nur so kann eine Wirkung erzielt werden (s. a. Coronavirus – Schluss mit lustig). Offenbar sieht das die Mehrzahl der Menschen gleichfalls so. Noch ist das so richtig, muss man einschränken, doch darf der Übergang in die Normalität nicht beliebig in die Zukunft verschoben werden (s. a. Sehnsucht nach Normalität).

Nur um die Zahlen in die richtige Relation zu bringen: Derzeit sind in Deutschland ca. 0,1% der Bevölkerung mit dem Coronavirus infiziert. Von der Dunkelziffer wissen wir natürlich nichts genaues. Dennoch gibt es (noch) keinen Grund zur Panik! Das befürchtete schnelle exponentielle Wachstum der Infektionszahlen kann durch die verfügten Ausgangsbeschränkungen wirksam bekämpft werden (s. Coronavirus – Schluss mit lustig). Im besten Falle gelingt es so, die Zahl der Neuinfektionen in einem unkritischen Bereich zu halten (s. Das Coronavirus – So schnell breitet es sich aus).

Auswirkungen auf die Wirtschaft

Allerdings haben die Ausgangsbeschränkungen auch eine Kehrseite. Das öffentliche Leben kommt zum Stillstand. Die Wirtschaft leidet schon jetzt erheblich. Bei einer längeren Dauer würde sie schwer in Mitleidenschaft gezogen. Der Schaden wäre immens. Es geht dabei nicht nur um schnöden Mammon, etwa die ausbleibenden Gewinne von Konzernen. Weit gefehlt, es ist viel dramatischer. Die nackte Existenz von kleinen und größeren Unternehmen, Gewerbetreibenden und Selbständigen steht auf dem Spiel. Und schon bald wären die Beschäftigten mit ihren Familien unmittelbar davon betroffen, mit allen Konsequenzen für ihre Lebensgestaltung. Bereits binnen weniger Monate wäre der Niedergang für Hunderttausende, wenn nicht Millionen mit schwerwiegenden Einbußen bis hin zu Existenzverlusten verbunden.

Der Stillstand darf nur von kurzer Dauer sein

Die aus den jetzigen Maßnahmen resultierenden unmittelbaren Folgenwirkungen sind daher nur für eine eng begrenzte Zeitspanne von vielleicht maximal 4 – 6 Wochen akzeptabel. Spätestens ab Mai muss man zu einer gewissen Normalität mit verkraftbaren Einschränkungen zurückkehren und (je nach Stand der Dinge) andere Maßnahmen ergreifen, sonst ist der Schaden größer als der Nutzen und es droht langfristig die Erkenntnis: „Operation Gesundheitswesen gelungen, Patient Wirtschaft tot“. Oder so:

Leben temporär gerettet, Existenzen dauerhaft vernichtet.

Mit anderen Worten: Ausnahmen sind nur ausnahmsweise akzeptabel. Freies und selbstbstimmtes Leben und Wirtschaften ist nur in der Normalität möglich.

Es geht ums Ganze, nicht nur um das Gesundheitswesen

Die Aufrechterhaltung der Funktionsfähigkeit des Gesundheitssystems ist ein wichtiges Ziel. Es darf aber nicht getrennt von den gravierenden Nebenwirkungen verfolgt werden. Trotz der Gefährlichkeit des Coronavirus ist die Bekämpfung der Pandemie letztlich keine wissenschaftliche Frage, die Virologen beantworten können. Es ist vielmehr eine Herausforderung an die politische Bewertung. Wissenschaftler, auch Virologen, haben hierbei eine Stimme, mehr aber auch nicht. Letzten Endes müssen die verantwortlichen Politiker entscheiden und dabei alle relevanten Aspekte ins Auge fassen.

Auch im Hinblick auf die ethischen Fragen ist eine differenziertere Betrachtung vonnöten, als dies im ersten Impuls naheliegend erschien. Ist es wirklich human, jetzt Alte und Todgeweihte im Altersheim oder auf der Intensivstation zu isolieren? Bei Abwägung aller Bedenken könnte es am Ende menschlicher sein, von seinen engsten Angehörigen Abschied nehmen zu dürfen, als einige Wochen später vereinsamt dahinzuscheiden.

Die Freiheitsrechte sind ein sehr hohes Gut

Unabhängig davon sind auch die Eingriffe in die Grundrechte der Menschen nicht für einen längeren Zeitraum hinnehmbar. Die Hürden dafür müssen hoch, sehr hoch gelegt werden. In einer freiheitlichen Demokratie darf sich der Staat nicht dauerhaft derart tief in die Lebensgestaltung der Menschen einmischen.

Das Wesen der Freiheit liegt in der Selbstbestimmung des Individuums.

Es ist nicht Aufgabe des Staates, den mündigen Bürger durch Zwangsmaßnahmen vor sich selbst zu schützen. Genauso wenig darf er Ältere von der Teilhabe am öffentlichen Leben ausschließen, nur weil sie – rein statistisch gesehen – tendenziell stärker vom Coronavirus bedroht sind.

Der Weg in die fürsorgliche Diktatur ist kürzer, als man denkt

Was der Staat tun kann und tun muss ist, die Allgemeinheit vor dem Einzelnen zu schützen, sofern eine Gefahr von ihm ausgeht. Letzten Endes bleibt es aber eine schwierige Grenzziehung.

Dabei droht das Abgleiten in einen wohlmeinenden Totalitarismus, der sanfte Weg in die Diktatur. Indes, auch eine fürsorgliche Diktatur bleibt eine Diktatur. Totalitäre Staaten sind ja nicht per se böse. Auch sie wollen das Gute, aber eben mit den Zielen und auf die Weise, die die jeweils Herrschenden für richtig halten. Es ist die Normalität von Diktaturen, in das Leben der Bürger einzugreifen. Die Freiheit und Selbstbestimmung des Individuums bleiben dabei regelmäßig auf der Strecke. Das kann nicht unser Weg sein.

Nur in extremen Ausnahmesituationen und zeitlich streng limitiert, darf sich der Staat anmaßen, das Aufenthaltsbestimmungsrecht seiner Bürger einzuschränken.

Social Distancing – steile Karriere eines falschen Begriffs

Hat das Coronavirus nun auch die Sprache infiziert?

Um die Antwort vorwegzunehmen: Die Sprache war natürlich schon lange vor dem Auftreten des Virus wahrscheinlich unrettbar infiziert. Social Distancing ist nur ein weiterer Anglizismus. Wie so viele andere, auch dieser entbehrlich. Nicht nur unnötig und missverständlich, nein, sogar falsch.

Vorsicht Ansteckungsgefahr!

Wir kennen das ja z.B. vom Handy, ein Wort, das es im Englischen gar nicht gibt. Oder vom Public Viewing, was im Englischen etwa „Leichenschau“ bedeutet, bei uns aber bekanntlich der schönsten Nebensache der Welt, dem öffentlichen Fußballschauen gewidmet ist. Übrigens auch etwas, das im Zuge von Social Distancing nun gar nicht mehr stattfindet.

Alle öffentlichen Veranstaltungen sind abgesagt. Sportstätten, Theater, Museen sind dicht, Fußballspiele und andere Sportveranstaltungen finden nicht mehr statt. Clubs sind geschlossen, Kneipen und Restaurants ebenfalls. Konferenzen und Messen sind verschoben oder ganz abgesagt. Der Grund: Eindämmung der Verbreitung des Coronavirus durch Social Distancing (s. a. Schluss mit lustig).

Der Befund

Warum ist das Wort Social Distancing so grundfalsch? Ganz einfach, weil es eigentlich etwas ganz anderes meint, als dies in dem Begriffspaar zum Ausdruck kommt. Sich sozial von einer Gruppe oder von Einzelpersonen zu distanzieren heißt, keinen Kontakt zu pflegen, nicht miteinander zu kommunizieren, nicht miteinander zu verkehren. Mit Social Distancing will man aber gerade nicht diese Art von sozialer Distanz zum Ausdruck bringen. Schlimmer noch: Social Distancing meint eigentlich genau das Gegenteil dessen, was es wörtlich genommen aussagt.

Distanz bedeutet einfach nur Abstand

Worum geht es wirklich? Es geht darum, Abstand zu halten zu (fremden) Mitmenschen und gefährdeten Personen, 1,5m, besser 2 m. Damit erschwert man es dem Coronavirus, sich ungehemmt weiterzuverbreiten. Man schützt sich selbst und andere vor Ansteckung. Die Rede ist also schlicht und ganz banal von Abstand, von Distanz. Und zwar von der räumlichen Distanz zwischen Menschen. Räumliche Distanz, das ist etwas, was man in Metern messen kann. Solcher Abstand hat nichts, aber auch gar nichts zu tun mit sozialer Distanz. Der richtige Begriff lautet daher Physical Distancing, wenn man ihn schon wichtigtuerisch als Anglizismus unter die Leute bringen will. Im Deutschen sagt man dazu physische Distanz, oder eben einfach Abstand, Distanz.

Hat das Coronavirus nun auch die Sprache infiziert? - Warum ist das Wort Social Distancing so grundfalsch? Ganz einfach, weil es wortwörtlich das Gegenteil dessen meint, was im Begriffspaar zum Ausdruck kommt. Der richtige Begriff lautet
Physical Distancing in der Praxis

Solidarität und soziale Nähe

Was bringt man also zum Ausdruck, wenn man sich entsprechend verhält? Genau, man zeigt Mitmenschlichkeit und Solidarität. Man verhält sich im wahrsten Sinne des Wortes sozial. Zur eigenen Sicherheit und zum Schutze Fremder. Anders gesagt, man zeigt soziale Nähe. Wortwörtlich das genaue Gegenteil von sozialer Distanz oder eben Social Distancing.

Ja, das passiert eben, wenn man meint, man müsse jede Verästelung des Lebens mit Anglizismen verzieren, damit sie wichtig und großartig klingt.

Wie verhält es sich denn in sozialen Netzwerken? Wenn mich nicht alles täuscht, leben soziale Netze wie Facebook, LinkedIn, Xing, Twitter, Instagramm, Pinterest usw. genau davon, dass die Menschen trotz einer fast immer bestehenden räumlichen Distanz, auf der sozialen Ebene dennoch miteinander in Kontakt kommen und sich austauschen. Sie beweisen soziale Nähe bei gleichzeitig bestehender physischer Distanz. Niemand würde sagen, das Geschäftsmodell der sozialen Netzwerke beruhe auf Social Distancing.

Banale Wahrheiten sind offenbar nur schwer zu ertragen

Zurück zum Physical Distancing. Halten Sie die Distanzregeln ein, aus Rücksicht und Solidarität! Das wäre doch eine Aufforderung, die jeder unmittelbar versteht und die genau das ausdrückt, worum es geht. Zugegeben, das klingt nicht ganz so hipp.

Irgendwie wäre die Aufforderung zum Abstandhalten wohl einfach zu banal und unmittelbar klar gewesen. Ganz ohne Geheimnisse. Deswegen musste man die Sache anders etikettieren. Die Menschen müssen Dinge, die sie aus Vernunftgründen tun oder tun sollen immer künstlich überhöhen. Was einfach nur rational und unmittelbar einsichtig ist, das erreicht niemals den Status „Angesagt“.

Nun ja, „Schein regiert die Welt“, das weiß man nicht erst seit Schiller.

Coronavirus – Schluss mit lustig!

Nach den neuesten Zahlen gibt es mittlerweile in Deutschland schon weit mehr als 10.000 Corona-Fälle. Im Artikel „Das Coronavirus – So schnell breitet es sich aus. Aber wir können etwas tun! (>LinkedIn 2020-03-18)“ wird ein Modell für die Ausbreitung des Coronavirus entwickelt und dargelegt, wie schnell die Anzahl der Infizierten schon in wenigen Wochen ansteigen wird, wenn wir nicht SOFORT wirksame Gegenmaßnahmen ergreifen.

Rigide Maßnahmen sind unabwendbar

Die gegenwärtig in allen Bundesländern verfügten Maßnahmen sind hilfreich. Es ist aber zu befürchten, dass sie nicht ausreichend sind, die Ausbreitung des Virus effektiv zu bekämpfen. Zudem ist es fraglich, ob der ausschließliche Fokus der Politik auf die Funktionsfähigkeit des Gesundheitssystems nicht zu eng gesetzt ist.

Wenn wir jetzt zu zögerlich sind, werden wir nur den Anstieg der Neuinfektionen weiter nach hinten verschieben und etwas flacher gestalten. Momentan scheint genau dies noch das – etwas fatalistisch anmutende – Ziel der verantwortlichen Politiker zu sein (s. z.B. https://www.welt.de/politik/deutschland/article206578991/Coronavirus-Spahn-Das-wird-eher-viele-Monate-so-gehen-als-viele-Wochen.html). Das reicht aber nicht! Es reicht vielleicht zum Überleben, es reicht aber nicht dafür, die Krise in all ihren Aspekten tatsächlich und nachhaltig wirksam zu überwinden.

Was bringen halbherzige Maßnahmen?

Mit einer moderaten Eindämmung der Anzahl der Neuinfektionen im Sinne einer Kurvenverflachung und Verschiebung des Peaks der Virusinfektionen in die weitere Zukunft wird es uns gelingen, die Funktionsfähigkeit des Gesundheitssystems aufrechtzuerhalten. Wir können so sicherstellen, dass die Anzahl der Corona-spezifischen Todesfälle niedrig bleibt. Das ist ein großartiges Ziel. Es ist aber nicht das Einzige, worum es geht und worum es gehen muss. Im oben zitierten Artikel „Das Coronavirus – So schnell breitet es sich aus. Aber wir können etwas tun! (>sumymus blog 2020-03-20)“ wird gezeigt, dass es bei Zweitinfektionsraten von maximal 1,2 bis 1,3 (d.h., 10 Erkrankte infizieren 12 bis 13 Gesunde) voraussichtlich viele Monate dauern wird (wahrscheinlich mehr als 12), den Peak bei der Anzahl der Neuinfektionen auf ein vom Gesundheitssystem beherrschbares Niveau abzusenken.

Es geht nicht nur um das Gesundheitssystem

Der Schaden eines solch langen Stillstands wäre immens. Die Wirtschaft würde dadurch schwer in Mitleidenschaft gezogen. Für alle wäre der Niedergang schon in wenigen Monaten spürbar. Und viele Existenzen wären ernstlich bedroht. So kann nur verfahren, wer sehenden Auges “Das Kinde mit dem Bade ausschütten“ will. Langfristig wäre das ein viel, viel größeres Unglück, als jetzt für einige Wochen auf billigen Spaß und Zerstreuung verzichten zu müssen. Ein bisschen Gegensteuern kann also nicht die Lösung sein.

Mit den gegenwärtig verfügten moderaten Maßnahmen sind vermutlich keine kleineren Zweitinfektionsraten als die genannten erreichbar. Das bedeutet: ein halbes, vielleicht ein ganzes Jahr mit merklichen und von vielen bereits als schmerzhaft empfundene Beeinträchtigungen des öffentlichen Lebens. Für nicht wenige existenzbedrohend. Und was erreicht man damit? – Die Aufrechterhaltung der Funktionsfähigkeit des Gesundheitssystems. Das kostet einen hohen Preis und greift dennoch zu kurz.

Klare Entscheidungen, vernünftiges und konsequentes Handeln

Die Politik muss jetzt wirklich drastische Maßnahmen ergreifen bis hin zu Ausgangssperren. Das gilt zumindest für die großen Städte. Wer immer noch nicht verstanden hat, dass die Lage ernst ist, der muss erforderlichenfalls mit Zwangsmaßnahmen zu einem sozialverträglichen Verhalten genötigt werden. Es sollte jedermann klar sein: Die Freiheit des einzelnen endet da, wo die Unversehrtheit und Freiheit aller ernsthaft gefährdet ist. Deshalb gilt: Vernünftige Menschen bleiben zuhause und reduzieren ihre sozialen Kontakte auf das absolut notwendige Mindestmaß. Wem diese Einsicht fehlt, dem muss man klare Anweisungen erteilen.

Das Ziel muss es sein, der Ausbreitung des Virus die Basis zu entziehen. Das geht nur durch entschlossenes und schnelles Handeln.

Mit halbherzigen Maßnahmen droht eine Hängepartie, ein viele Monate andauernder Stillstand in Wirtschaft und Gesellschaft mit unabsehbaren Konsequenzen.

Was wäre die Alternative?

Für den Fall, dass wir jetzt nicht wirksam handeln und es nicht gelingt, die Anzahl der Neuinfektionen dramatisch zu reduzieren, droht am Ende die Erkenntnis:

Operation Gesundheitswesen gelungen,
Patient Wirtschaft tot.

Das kann nicht das Ziel sein! Das darf nicht das Ziel sein! Es ist keine Option, die Krise auf viele Monate hinzuziehen. Deswegen müssen wir jetzt den beschwerlichen Weg einschlagen und kurzfristig schmerzhafte Beeinträchtigungen für jeden einzelnen hinnehmen. Die Alternative wäre ein wirtschaftlicher Zusammenbruch, wie man ihn nur aus Kriegszeiten kennt.

Lieber ein Ende mit Schrecken, als ein Schrecken ohne Ende

Nochmal: Vernünftige Menschen haben in den nächsten Wochen keine vermeidbaren (d.h., nicht lebensnotwendigen) persönlichen Kontakte außerhalb ihrer vier Wände. Alle anderen müssen bei Strafandrohung zuhause bleiben. So jedenfalls sollte die klare Ansage der verantwortlichen Politiker lauten.

Zusammenfassung

Wir haben drei Alternativen:

  1. Alles laufen lassen wie gehabt.
    Haltung: Wird schon nicht so schlimm kommen.
    Gesundheitssystem: Die Anzahl der Infizierten steigt bereits jetzt rasant und wird an noch Geschwindigkeit zulegen. Der Peak der Infektionszahlen wird schon in einigen Wochen erreicht. Millionen werdendavon betroffen sein. Viele Infizierte haben nur mäßige Symptome, wie das auch bei den jährlichen Grippewellen der Fall ist. Personen mit Vorerkrankungen sind besonders von ernsten Verläufen betroffen. Schon in wenigen Wochen, spätestens 2 – 3 Monaten ist das Gesundheitssystem völlig überlastet, es gibt viele Tote.
    Wirtschaft und Gesellschaft: Die Wirtschaft floriert zunächst munter weiter. Aber das dicke Ende kommt mit Sicherheit. Wahrscheinlich steuern wir auf eine massive Rezession zu. Dazu ernten wir eine gesellschaftliche und eine politische Krise.

  2. Moderate Maßnahmen ergreifen (so wie wir das aktuell sehen).
    Ziel: das Gesundheitssystem am Laufen halten.
    Gesundheitssystem: Die Anzahl der Infizierten steigt zunächst noch ungebremst exponentiell. Nach wenigen Wochen wird sich der Anstieg etwas verlangsamen. Der Peak der Infektionszahlen wird erst nach vielen Monaten erreicht. Aufgrund der geringeren Neuinfektionszahlen pro Zeiteinheit im Vergleich zur Alternative 1 bleibt das Gesundheitssystem funktionsfähig. Es gibt nur wenige Tote.
    Wirtschaft und Gesellschaft: Die Maßnahmen ziehen sich lange hin. Gesellschaft und Wirtschaft werden über viele Monate hinweg stark beeinträchtigt. Die Wirtschaft stagniert und bricht dann wahrscheinlich dramatisch ein. Es gibt viele Insolvenzen. Alle werden darunter leiden, am Ende sogar der Staat.

  3. Drastische Maßnahmen ergreifen (inkl. Ausgangssperren).
    Mehrere Ziele: das Gesundheitssystem am Laufen halten, der Ausbreitung des Virus den Boden entziehen. Wirtschaft und Gesellschaft so schnell wie möglich wieder in einen Normalmodus bringen.
    Gesundheitssystem: Die Anzahl der Infizierten steigt jetzt noch schnell, wird aber nach Inkrafttretend der scharfen Maßnahmen bald an Dynamik verlieren. Der Peak der Neuinfektionen wird schon in wenigen Wochen erreicht. Wir reden dann wahrscheinlich von „nur“ einigen zehntausend Menschen. Insgesamt wird eine höchstens 6-stellige Anzahl von Personen betroffen sein. Das Gesundheitssystem bleibt funktionsfähig. Es gibt nur wenige Tote. Infizierte werden konsequent in Quarantäne genommen. Die Ausbreitung des Virus ist eingedämmt.
    Gesellschaft und Wirtschaft kommen jetzt sofort zum fast vollständigen Stillstand. Aber: Schon in wenigen Wochen kann man schrittweise wieder in einen normal zu nennenden Modus mit nur leichten Einschränkungen zurückkehren. Die Wirtschaft erholt sich sehr schnell. Es gibt Beeinträchtigungen, sie sind aber zu verkraften. Der Kollaps wird abgewendet.

Etwas anderes als Altenative 3, kann doch wohl niemand ernsthaft in Erwägung ziehen.

Das Coronavirus – So schnell breitet es sich aus.

Aber wir können etwas dagegen tun!

Zusammenfassung

Es wird ein Modell für die Ausbreitung des Coronavirus entwickelt. Darauf fußend werden die resultierenden Zahlen der Infektionsverläufe prognostiziert (Diagramme) und die Sinnhaftigkeit der Maßnahmen abgeleitet.

Sofern wir die jetzt verfügten Maßnahmen umsetzen und uns alle daran halten, ist mit hoher Wahrscheinlichkeit sichergestellt, dass es nicht wieder zu einem exponentiellen Anstieg der Infektionszahlen und damit zu neuen Ausbreitungswellen kommt. In einer etwas moderateren Form ist das erforderlich bis zur Zulassung und allgemeinen Verfügbarkeit eines Impfstoffs. Erst danach können wir wieder in „alte Verhaltensmuster“ zurückfallen.

Entscheidend ist: Zunächst müssen wir die akut anstehenden drastischen Verhaltensregeln konsequent einhalten und die Einschränkungen geduldig hinnehmen. Dabei wird die Wirtschaft kurzfristig leiden, aber schon nach Überwindung des jetzt noch vor uns liegenden hohen Anstiegs an Neuinfektionen wird in 4 bis 6 Wochen ein durchaus normales Wirtschaftsleben mit einigen kleineren Einschränkungen wieder möglich sein. Die Alternative einer halbherzigen Umsetzung wäre ein dauerhaftes Stagnieren der Wirtschaft, weil immer wieder neue Ansteckungswellen drohen.

Hinweis für den eiligen Leser: Die Abschnitte „ABER: Wirtschaft und Gesellschaft ebenfalls im Auge behalten„, „Validierung der Lösungsstrategie“ und „Schluss und Ausblick“ weiter unten enthalten alles Wesentliche für die erfolgreiche Bewältigung im Hinblick auf die weitere Ausbreitung des Virus.

Einleitung

Am Corona-Virus kommt man in diesen Tagen nicht vorbei. Nahezu alle öffentlichen Veranstaltungen sind abgesagt. Sportstätten, Theater, Museen sind dicht, Fußballspiele finden nicht mehr statt. Clubs geschlossen, Kneipen und Restaurants im reduzierten Abstandsbetrieb. Konferenzen und Messen abgesagt. Mittlerweile sind auch die Grenzen geschlossen. Können wir so die weiter Ausbreitung der Epidemie stoppen oder zumindest den Verlauf und Anstieg der Neuinfektionen verlangsamen? Zumindest kann man diesen Maßnahmen, auch ohne Experte  zu sein, die Vernünftigkeit nicht absprechen. Die Idee dahinter: Wenn die Menschen weniger in Kontakt zueinander treten, dann sollte doch zumindest das Ansteckungsrisiko für die Nichtinfizierten sinken. Das ist einleuchten!

Im Folgenden soll zunächst ein einfaches Modell für die Verbreitung des Virus entwickelt werden. Auf Basis des Modells können wir dann abschätzen, wie die Zahl der Infizierten weiter wachsen wird. Ferner können wir durch Variation der Modellparameter unterschiedliche Szenarien durchspielen und so die Verhaltensmaßregeln der Mediziner (Hygiene, soziale Kontakte, …) im Modell spiegeln. Wir gewinnen so Erkenntnisse über die mutmaßliche Wirksamkeit der Maßnahmen im Hinblick auf die Ausbreitungsgeschwindigkeit der Corona-Epidemie und können auf dieser Basis unser eigenes Verhalten daraufhin abstimmen.

Ausgangsbasis für die Modellbildung

Die Inkubationszeit des „COVID-19“ genannten Virus beträgt zwischen 2 und 14 Tagen. Meist werden 7 – 14 Tage angegeben. Das Virus wird vornehmlich durch Tröpfcheninfektion übertragen. Diese kann von direkt von Mensch zu Mensch erfolgen, wenn Virus-haltige Tröpfchen an die Schleimhäute der Atemwege gelangen. Auch eine Übertragung durch Schmierinfektion über die Hände, die mit der Mund- oder Nasenschleimhaut sowie mit der Augenbindehaut in Kontakt gebracht werden, ist prinzipiell nicht ausgeschlossen, spielt aber vermutlich nur eine untergeordnete Rolle. Das Virus ist hoch ansteckend und kann schon innerhalb der Inkubationszeit auf andere übertragen werden. Oft ist es sogar so, dass ein Infizierter noch gar keine Beschwerden verspürt) (s. https://www.infektionsschutz.de/coronavirus-sars-cov-2.html).

Das Robert-Koch-Institut gibt für die  Dauer der Infektiosität einen Zeitraum von bis zu 8 Tagen an. (https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Steckbrief.html#doc13776792bodyText5). Das ist die Zeitspanne, innerhalb derer Patienten, die mit COVID-19 infiziert sind und Symptome aufweisen, das Virus an andere übertragen können. Diese Zahl ist indes unsicher, sie beruht tatsächlich nur auf einer kleinen Studie mit 9 Patienten. Ebenfalls bekannt ist, dass auch Patienten ohne Symptome andere infizieren können, offenbar auch schon innerhalb der Inkubationszeit. Für die Modellbildung entscheidend ist weniger die genaue Größe der Infektiosität, als vielmehr die definitive zeitliche Begrenztheit. Wenn jeder Infizierte dauerhaft Überträger des Virus sein würde, wäre es unausweichlich, dass über kurz oder lang alle Menschen erkrankten. Völlig gleich, welche (realistischen) Schutzmaßnahmen man auch immer ergreifen würde.

Mathematisches Modell für die Beschreibung der Ausbreitung

Sei  \(N\) die Größe der Population. Der Wert \(q\) steht für die Wahrscheinlichkeit, dass beim Kontakt mit einem Virusträger eine Übertragung stattfindet (was nach den obigen Ausführungen nur innerhalb der begrenzten Infektionszeit möglich ist). Ferner sei \(k\) die durchschnittliche Anzahl der Kontaktpersonen und \(k_{n}\) die durchschnittliche Anzahl der nicht infizierten Kontaktpersonen eines Erkrankten. Die Anzahl der Neuinfizierten im Intervall  bezeichnen wir mit \(a_{n}\). Die Gesamtanzahl aller bis zum Intervall \(n\) bereits Erkrankten in der Population nennen wir \(s_{n} \). Offensichtlich gilt \(s_{n} = \sum_{i=0}^{n} a_{i} \).

Für die Anzahl der Neuinfizierten im Intervall \(n+1\)  erhalten wir nun:

\begin{equation} a_{n+1} = q \cdot k_{n} \cdot a_{n} \end{equation}

Wie kommen wir hierin zum Wert von \(k_{n}\)? Ganz einfach: Die Wahrscheinlich dafür, dass eine zufällig aus der Gesamtpopulation gewählte Kontaktperson noch nicht infiziert ist, können wir leicht bestimmen. Es ist der Quotient \(\frac{N-s_{n}}{N} \). Demnach gilt

\begin{equation} k_{n} = \frac{N-s_{n}}{N} \cdot k \end{equation}

Zusammengefasst erhalten wir also

\begin{equation} a_{n+1} = q \cdot k \cdot \left (1 – \frac{s_{n}}{N} \right ) \cdot a_{n} \end{equation}

Oder ausgeschrieben

\begin{equation} a_{n+1} = q \cdot k \cdot \left (1 – \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{n} a_{i} \right ) \cdot a_{n} \end{equation}

Damit sind wir mit der Modellformulierung bereits fertig.

Hinweis: Das Produkt aus Kontaktanzahl und Infektionswahrscheinlichkeit wird oft auch als Reproduktionsfaktor oder R-Wert bezeichnet.

Exemplarische Modellbetrachtung

Was ist ein vernünftiges Intervall in der Modellbeschreibung? Nach dem eingangs zur Inkubationszeit und zur Zeitdauer der Infektiosität Gesagten, erscheint es sinnvoll, als Intervall einen Zeitraum von etwa 7 Tagen zu wählen. Der Index \(n\) steht daher für die fortlaufende Nummer einer Woche. Wir fragen also nach der Anzahl der Neuinfektionen in der \(n\)-ten Woche des Betrachtungszeitraums.

Das RKI (Robert-Koch Institut) gibt an, dass derzeit ein Erkrankter im Mittel 2,4 bis 3,3 weitere Personen infiziert. Im Modell können wir das folgendermaßen abbilden: Wir nehmen z.B. an, die durchschnittliche Anzahl  \(k\) der Kontaktpersonen eines Infizierten liege bei etwa 24 – 33 (pro Woche); gleichzeitig unterstellen wir ein Ansteckungsrisiko von  \(q\) pro Kontaktperson. Im Hinblick auf die Ausbreitung des Virus liefe es im Mittel auf dasselbe hinaus, wenn wir stattdessen von 2,4 bis 3,3 Kontaktpersonen bei einem Ansteckungsrisiko von 100% ausgehen würden oder 48 bis 66 Kontaktpersonen bei einem Ansteckungsrisiko von 5%. Entscheidend ist lediglich das Produkt aus beiden Modellparametern.

Dadurch wird das effektiv von einem Erkrankten ausgehende Risiko bei Einhaltung der Verhaltensregeln (Hygienemaßnahmen, möglichst weitgehende Kontaktreduzierung) beschrieben. Solange noch kein Impfstoff zur Verfügung steht, ist dies die einzige Stellgröße zur Verlangsamung des Anstiegs der Infektionszahlen. In Abb. 1 und 2 sind die gerechneten Verläufe der Neuinfektionen und der Gesamtfallzahlen für Zweitinfektionsraten von 3,3 bzw. 2,4 dargestellt.

Anwendung auf den Status quo

Nachfolgend sind zwei Diagramme dargestellt, die zeigen, wie sich die Infektionszahlen wahrscheinlich entwickeln, wenn man nichts tut.

Abb. 1: Verlauf der Infektionen bei \(q = 10\%\), \(k = 33\) (entsprechend 3,3 Zweitinfektionen pro Erkranktem). Gesamtanzahl der Infizierten (blau) auf der linken Achse, Neuinfektionen (rot) auf der rechten Achse. Die Anzahl der Neuinfektionen erreicht in der 16. Woche mit ca. 37 Mio. ihr Maximum. Dann sind schon 60 Mio. Einwohner infiziert. Bereits nach 17 Wochen sind nahezu alle 83 Mio. Einwohner erkrankt.

Abb. 2: Verlauf der Infektionen bei \(q = 10\%\), \(k = 24) entsprechend 2,4 Zweitinfektionen pro Erkranktem). Gesamtanzahl der Infizierten (blau) auf der linken Achse, Neuinfektionen (rot) auf der rechten Achse. Die Anzahl der Neuinfektionen erreicht in der 22. Woche ihr Maximum mit ca. 23,5 Mio. Bis dahin sind bereits über 50 Mio. Einwohner infiziert. Die Gesamtanzahl der Infizierten bleibt nach der 24. Woche mit knapp 80 Mio. konstant. Am Ende werden nur etwa 3 Mio. verschont.

Die aus den aktuell vorherrschenden Zweitinfektionen (2,4 – 3,3) resultierenden Verläufe sind gewiss nicht beherrschbar. Bei 3,3 (s. Abb. 1) erhalten wir 37 Mio. Neuinfektionen bereits in der 16. Ausbreitungswoche. Sogar bei 2,4 (s. Abb. 2) sind es im Maximum immer noch fast 24 Mio. Neuinfektionen, wenn auch erst in der 22. Woche.

Einfache Modellanalyse

Mittels des Modells kann man leicht bestimmen, welche Bedingung erfüllt sein muss, damit die Anzahl der Neuinfektionen ab einem bestimmten Zeitintervall nicht weiter wächst. Dies ist doch offensichtlich dann der Fall, wenn \(\frac {a_{n+1}}{a_{n}}  \le 1\) ist, wenn also gilt, \( q k \left (1 – \frac{s_{n}}{N} \right ) \le 1\). Demnach lautet die Bedingung

\begin{equation} \frac{s_{n}} {N} \ge 1 – \frac{1}{q k} \end{equation}

Erst dann also, wenn der relative Anteil der Infizierten an der Gesamtpopulation erstmals den Wert \(1 – \frac{1}{q k}\) übersteigt, gehen die Neuinfektionen zurück. Diesen Zusammenhang kann man umgekehrt zur Bestimmung der Gesamtanzahl der Erkrankten bei diesem Wendepunkt nutzen. Im Falle der obigen Werte des RKI (2,4 bis 3,3) liegen die entsprechenden kumulierten Infektionszahlen im Wendepunkt bei \(\frac{s_{N}}{N} = 58\%\) (das sind etwa 48 Mio. Menschen in Woche \(n = 16\)) bzw. \( \frac{s_{N}}{N} = 70\% \) (das sind etwa 58 Mio. Menschen in Woche \(n = 22\)).

Abb. 3: Verlauf der Neuinfektionen bei Variation der Zweitinfektionsrate pro Erkranktem von 3 bis hinunter auf 1,1 (entsprechend \(q = 10\%\), \(k = 30, 25, 20,\cdots11\) oder jeder anderen Kombination von Ansteckungsrate \(q\) und Anzahl der Kontaktpersonen \(k\) mit dem gleichen Produkt \(q \cdot k\)). Die nicht dargestellten Maxima bei den Kurven für 3, 2,5, 2 und 1,9 Zweitinfektionen liegen bei 37 Mio., 24,5 Mio., 15,5 Mio. und 14 Mio. Neuinfektionen pro Intervall (Woche). Der Höchststand für 1,1 Zweitinfektionen (dunkelgrüne Kurve ganz rechts) liegt weit außerhalb des Betrachtungszeitraums etwa in der 149. Woche mit nur noch 365.000 Neuinfektionen und ist gleichfalls nicht dargestellt.

Wie man der Grafik (s. Abb. 3) entnimmt, verschiebt sich das Maximum der Anzahl der Neuinfektionen bei einer geringeren Anzahl von Zweitinfektionen schnell nach rechts. Man gewinnt durch die Reduktion der Zweitinfektionsrate also auf jeden Fall Zeit, die Leben retten kann. Diese Zeit kann man nutzen, um z.B. einen Impfstoff zu finden und einsatzreif zu machen. Fast noch wichtiger in diesem Zusammenhang: Die Überlastung des Gesundheitssystems wird vermieden, wenn bestimmte Grenzen von Neuinfektionen pro Woche unterschritten werden.

Im Gesundheitssystem handlungsfähig bleiben

In Deutschland verfügen wir über ca. 20.000 Intensivstationen. Wenn wir annehmen, dass die schweren Krankheitsverläufe in etwa 1% der Fälle vorkommen, wären wir folglich in der Lage, im Extremfall bis zu 2 Mio. (= 20.000/0,01) Neuinfektionen pro Woche zu beherrschen. Das entspricht einer Zweitinfektionsrate von 1,2 – 1,3 (s. die beiden entsprechend betitelten grünen Kurven in Abb. 3). Noch besser wäre es freilich indessen, die Anzahl der Zweitinfektionen auf 1,1 zu bringen (dunkelgrüne Kurve ganz rechts in Abb. 3; ihr Maximum ist nicht mehr dargestellt und liegt etwa in der 149. Woche mit nur noch 365.000 Neuinfektionen; s. a. Abb. 10 im Anhang).

Ohne Impfstoff müssen wir die Zweitinfektionen unterhalb von 1,3 halten, andernfalls lässt sich die Überlastung des Gesundheitssystems mit der Konsequenz vieler Todesfälle kaum vermeiden. Wenn das nicht gelingt, werden wir schon bei noch moderaten 1,5 bzw. 1,4 Zweitinfektionen im Maximum 6 Mio. bzw. 4,2 Mio. Neuinfektionen pro Woche sehen. Dies wird dann allerdings erst in der 43. bzw. der 50. Woche auftreten, so dass man immerhin hoffen kann, dass bis dahin ein Impfstoff verfügbar sein wird (s. a. Abb. 8). Mit 1,2 Zweitinfektionen würden wir die Neuinfektionen pro Woche unter dem Maximalwert von 1,3 Mio. halten können, wobei dieser Höchstwert sogar erst in 84. Woche auftreten würde.

ABER: Wirtschaft und Gesellschaft ebenfalls im Auge behalten

Ist das also die Lösung? Wohl kaum! Richtig ist: Aufgrund der Kurvenverflachung wäre die Corona-Krise für Zweitinfektionsraten von maximal 1,2 bis 1,3 am Ende vom Gesundheitssystem zu bewältigen. Das hieße aber auch, die Wirtschaft über 9 bis 12 Monate oder vielleicht sogar noch weit darüber hinaus auf Sparflamme zu fahren. Wir würden zwar überleben, aber zu welchem Preis? Letztlich ist es also keine sinnvolle Lösung, den Peak der Neuinfektionen einfach nur in die Zukunft zu schieben, wie das in den Medien und Talkrunden gerne dargestellt wird. Endscheidend ist dies: Wir müssen es schaffen, die Zweitinfektionen auf einen Wert von 1 oder darunter zu bringen. Nur so können wir Neuinfektionen aus der Phase des exponentiellen Wachstums herausbringen und die Krise letztlich für das Gesundheitssystem, die Wirtschaft UND die Gesellschaft insgesamt konstruktiv gestalten.

Dafür ist es unbedingt erforderlich, jetzt sofort und mit aller Macht wirksame Maßnahmen zu ergreifen. Die Maßnahmen sind z. T. schon in Kraft gesetzt, sie müssen aber auch von allen konsequent eingehalten und nötigenfalls gar verschärft werden. Bei Erfolg werden wir schon binnen 4 bis 6 Wochen Licht am Ende des Tunnels sehen und können sukzessive zur Normalität zurückkehren.

Validierung der Lösungsstrategie

Mittels des Modells können wir diese Strategie leicht überprüfen. Derzeit befinden wir uns noch in der Phase exponentiellen Wachstums mit \(q \cdot k = 2.4 \cdots 3.3\) Zweitinfektionen und rechnen daher mit um die entsprechenden Faktoren 2,4x bis 3,3x vervielfachten Neuinfektionen von Woche zu Woche. Wir müssen dafür sorgen, dass das Produkt \(q \cdot k \) relativ schnell \(< 1\) wird.

Das erste Auftreten des Corona-Virus in Deutschalnd liegt etwa 8 Wochen zurück. Im bisherigen Verlauf hat sich das Virus mit etwa 3,3 Zweitinfektionen ausgebreitet (wir gehen in der Modellrechnung von diesem pessimistischen Wert aus). Nun unterstellen wir, dass es gelingt, mit den angekündigten und ggf. noch zu verschärfenden Maßnahmen diesen Wert nach Woche 10 auf 0,9 zu drücken (im Modell also \(q \cdot k = 0.9\)). Abb. 4 zeigt den resultierenden Verlauf der Neuinfektionen und der Gesamtanzahl der Infizierten über die Zeit.

Ziel 1: 0,9 Zweitinfektionen – nicht hinreichend

Abb. 4: Verlauf der Infektionen bei \(q =10\%\), \(k = 33\) bis Woche 10 und \(q = 10\%\), \(k =9\) ab Woche 11 (entsprechend 0,9 Zweitinfektionen pro Erkranktem). Gesamtanzahl der Infizierten (blau) auf der linken Achse, Neuinfektionen (rot) auf der rechten Achse. Es dauert ein Jahr, bis die Krise komplett überstanden ist.

Der Verlauf nach Abb. 4 zeigt, wie es prinzipiell gehen kann. Die Anzahl der Neuinfektionen erreicht in der 10. Woche ihr Maximum mit ca. 46.000. Danach gibt es von Woche zu Woche etwa 10% weniger Neuinfektionen. Zum Zeitpunkt des Höchststands sind bereits knapp 70.000 Personen Einwohner infiziert. Die Gesamtanzahl der Infizierten bleibt nach der 52. Woche mit knapp 470.000 konstant. Die Dauer der Krise ist mit einem vollen Jahr aber dennoch entschieden zu lang.

Ziel 2: Dauerhaft 0,5 Zweitinfektionen – zu optimistisch

Betrachten wir ein zweites Beispiel. Wieder mit den pessimistischen 3,3 Zweitinfektionen im anfänglichen Verlauf bis zur 10. Woche. Ab Woche 10 gehen wir nun von nur noch 0,5 Zweitinfektionen aus (im Modell also \(q \cdot k = 0.5\)). Abb. 5 zeigt den resultierenden Verlauf.

Abb. 5: Verlauf der Infektionen bei \(q =10\%\), \(k = 33\) bis Woche 10 und \(q = 10\%\), \(k = 5\) ab Woche 11 (entsprechend 0,5 Zweitinfektionen pro Erkranktem). Gesamtanzahl der Infizierten (blau) auf der linken Achse, Neuinfektionen (rot) auf der rechten Achse. Bereits 6 Wochen (ab Woche 16) nach Inkrafttreten der wirksamen Maßnahmen ist die Krise im Wesentlichen überstanden.

Wie im vorigen Fall erreicht auch hier die Anzahl der Neuinfektionen in der 10. Woche ihr Maximum mit ca. 46.000. Danach sinkt die Anzahl der Neuinfektionen rapide (von Woche zu Woche etwa 50% weniger Neuinfektionen). Zum Zeitpunkt des Höchststands sind wieder etwa 70.000 Personen erkrankt. Die Gesamtanzahl der Infizierten bleibt nun aber schon spätestens ab der 16. Woche nach Ausbruch der Krise und nur 6 Wochen nach Verfügen der wirksamen Maßnahmen konstant unter 120.000. Die Krise kann derart im Wesentlichen innerhalb eines Quartals entschärft werden: Für das Gesundheitssystem, die Wirtschaft UND die Gesellschaft.

Ziel 3: 0,5 Zweitinfektionen / 1 Zweitinfektion

Auch für den Fall, dass es nicht gelingt, die Zweitinfektionen dauerhaft auf 0,5 zu halten und der Wert nach Aufheben der rigiden Maßnahmen z.B. ab der 20 Woche wieder auf etwa 1 steigt, darf die Krise i. W. als überwunden gelten. Die Anzahl der Neuinfektionen pro Woche kann nach aller Voraussicht auch mit dem höheren Zweitinfektionswert noch unter 100 oder zumindest im niedrigen 3-stelligen Bereich gehalten werden. Das ist ohne weiteres beherrschbar. Die entsprechende Kurve ist in Abb. 6 dargestellt, unterscheidet sich insgesamt aber kaum von der Darstellung in Abb. 5.

Abb. 6: Verlauf der Infektionen mit \(q = 10\%\), \(k = 33\) bis Woche 10 und \(q =10\%\), \(k = 5\) ab Woche 11 (entsprechend 0,5 Zweitinfektionen pro Erkranktem) sowie \(q = 10\%\), \(k = 10\) ab Woche 20 (entsprechend 1 Zweitinfektion pro Erkranktem). Gesamtanzahl der Infizierten (blau) auf der linken Achse, Neuinfektionen (rot) auf der rechten Achse. Die Anzahl der Neuinfektionen halbiert sich nach Woche 10 im Wochenrhythmus bis zur 20. Woche. Danach bleibt die Rate in etwa konstant bei bis zu einigen 100 oder darunter. Der genaue Wert hängt davon ab, wie lange und konsequent die rigiden Maßnahmen beibehalten werden. Und auch davon, wie die Zweitinfektionen pro Erkranktem in der Phase danach tatsächlich liegen. Auf jeden Fall müssen sie \(\le 1\) bleiben. Der Gesamtverlauf ist im Wesentlichen derselbe wie im Falle von Abb. 5 (man beachte die unterschiedliche Skalierung der rechten Achse).

Schluss und Ausblick

Die unbedingte Voraussetzung für das Gelingen ist:

  • Die Zweitinfektionsrate (im Modell das Produkt \(q \cdot k\)) muss dauerhaft auf Werte \(\le 1\) gedrückt werden. Dazu müssen entweder die Kontaktzahlen auf niedrigerem Niveau als bisher allgemein üblich gehalten und/oder das individuelle Ansteckungsrisiko durch dauerhaft hohe Hygienestandards („sozialverträgliches“ Husten, häufiges Händewaschen, auf Händeschütteln verzichten etc.) deutlich reduziert werden.

Sofern wir das entsprechend umsetzen und uns alle daran halten, ist sichergestellt, dass es nicht wieder zu einem exponentiellen Anstieg der Infektionszahlen und damit zu neuen Ausbreitungswellen kommt. Das ist erforderlich bis zur Zulassung und allgemeinen Verfügbarkeit eines Impfstoffs. Erst danach können wir wieder in „alte Verhaltensmuster“ zurückfallen. Wobei die Einhaltung höherer Hygienestandards auch nach der Überwindung der Krise nicht von Nachteil sein wird.

Entscheidend ist: Zunächst müssen wir die akut anstehenden drastischen Verhaltensregeln konsequent einhalten und die Einschränkungen geduldig hinnehmen. Dabei wird die Wirtschaft kurzfristig leiden, aber schon nach Überwindung des jetzt noch vor uns liegenden hohen Anstiegs an Neuinfektionen wird in 4 bis 6 Wochen ein durchaus normales Wirtschaftsleben mit einigen kleineren Einschränkungen wieder möglich sein. Die Alternative einer halbherzigen Umsetzung wäre ein dauerhaftes Stagnieren der Wirtschaft, weil immer wieder neue Ansteckungswellen drohen.

Anhang

Im Folgenden sind die Verläufe der Neuinfektionen und der Gesamtanzahl der Infizierten bei Zweitinfektionsraten von 2, 1,5, 1,2, und 1,1 dargestellt. Solche Verläufe sind kritisch und weisen auch bei kleinen Zweitinfektionsraten \(> 1\) einen exponentiellen Anstieg der Infektionszahlen auf. Werte von 1,1 oder 1,2 können allenfalls dabei helfen, Zeit zu gewinnen bis zur Zulassung eines Impfstoffs. Richtig ist dabei: Der Peak der Neuinfektionen wird weit in die Zukunft hinausgeschoben und abgeflacht (1 – 3 Jahre). Das hilft indes nur dem Gesundheitssystem, würde aber trotzdem erhebliche wirtschaftliche und soziale Einschränkungen nach sich ziehen. Bei längerer Dauer von nur halbherzigen Maßnahmen ist zu befürchten, dass bis dahin die Wirtschaft einen totalen Zusammenbruch erleidet. Deswegen führt an den oben skizzierten drastischen Maßnahmen kein Weg vorbei. Alles andere wäre wirtschaftlicher Selbstmord.

2 Zweitinfektionen

Abb. 7: Verlauf der Infektionen bei \(q = 10\%\), \(k = 20\) (entsprechend 2 Zweitinfektionen pro Erkranktem). Gesamtanzahl der Infizierten (blau) auf der linken Achse, Neuinfektionen (rot) auf der rechten Achse. Die Anzahl der Neuinfektionen erreicht in der 26. Woche ihr Maximum mit ca. 15,5 Mio. Zu diesem Zeitpunkt sind bereits 42 Mio. Einwohner infiziert. Die Gesamtanzahl der Infizierten bleibt nach der 32. Woche mit knapp 72 Mio. konstant. Am Ende bleiben nur 11 Mio. verschont.

1,5 Zweitinfektionen

Abb. 8: Verlauf der Infektionen bei \(q = 10\%\), \(k = 15\) (entsprechend 1,5 Zweitinfektionen pro Erkranktem). Gesamtanzahl der Infizierten (blau) auf der linken Achse, Neuinfektionen (rot) auf der rechten Achse. Die Anzahl der Neuinfektionen erreicht in der 22. Woche ihren Höchststand mit ca. 6 Mio. Dann sind bereits 28 Mio. Einwohner infiziert. Die Gesamtanzahl der Infizierten bleibt nach der 52. Woche mit ca. 51 Mio. konstant (61,5% der Bevölkerung). Am Ende bleiben 32 Mio. Einwohner verschont.

1,2 Zweitinfektionen

Abb. 9: Verlauf der Infektionen bei \(q = 10\%\), \(k = 12\) (entsprechend 1,2 Zweitinfektionen pro Erkranktem). Gesamtanzahl der Infizierten (blau) auf der linken Achse, Neuinfektionen (rot) auf der rechten Achse. Die Anzahl der Neuinfektionen erreicht in der 85. Woche ihr Maximum mit ca. 1,3 Mio. Bis dahin haben sich insgesamt ca. 14 Mio. Einwohner infiziert. Die Gesamtanzahl der Infizierten ändert sich nach zwei Jahren (ab der 104. Woche) kaum noch und verharrt bei ca. 27 Mio. (33% der Bevölkerung). Am Ende bleiben in diesem Fall 56 Mio. Einwohner verschont.

1,1 Zweitinfektionen

Abb. 10: Verlauf der Infektionen bei \(q = 10\%\), \(k = 11\) (entsprechend 1,1 Zweitinfektionen pro Erkranktem). Gesamtanzahl der Infizierten (blau) auf der linken Achse, Neuinfektionen (rot) auf der rechten Achse. Die Anzahl der Neuinfektionen erreicht in der 149. Woche ihren Höchststand mit ca. 365.000. Bis dahin haben sich insgesamt ca. 7,5 Mio. Einwohner infiziert. Die Gesamtanzahl der Infizierten ändert sich nach 4 Jahren (ab der 200. Woche) kaum noch und verharrt bei ca. 15 Mio. (18% der Bevölkerung). Am Ende bleiben in diesem Fall 68 Mio. Einwohner verschont.