Nicht nur die Schulkinder lernen zurzeit online. Wir alle sind in einem Online-Lernprogramm, viele absolvieren quasi nebenbei einen Grundkurs in Infektionsepidemiologie. Was aktuelle Infos angeht, hören viele den Podcast von Christian Drosten, zur Fallzahlentwicklung schauen wir vielleicht beim Robert Koch-Institut und der WHO nach den offiziellen Meldedaten oder informieren uns bei den schnelleren „Datenstaubsaugern“ wie Our World in Data oder Worldometers und was Verhaltensregeln angeht, ist z.B. die Infoseite der BZgA hilfreich. Für kritische Fragen an die Datenlage wiederum ist das Netzwerk Evidenzbasierte Medizin eine seriöse, verschwörungstheoriefreie Quelle.

Ein epidemiologischer Begriff, der zu Beginn der Krise eher in Fachkreisen beheimatet war, ist jetzt in aller Munde: die „Letalität“. Sie bezeichnet im Prinzip etwas ganz einfaches, nämlich das Verhältnis zwischen Erkrankten und den an der Erkrankung Gestorbenen. Im Prinzip ist das einfach, aber wie so oft steckt der Teufel im Detail. Auf ein paar Punkte sei hier noch einmal hingewiesen:

1. Was den Nenner angeht, findet man Bezüge auf Sars-Cov-2-Infizierte mit geschätzter Dunkelziffer, auf positiv Sars-Cov-2-Getestete, auf Covid-19-Erkrankte (mit positivem Test), auf Erkrankte mit typischem klinischen Bild, auf Erkrankte in der Allgemeinbevölkerung und auf schwerer Erkrankte in den Krankenhäusern. Im englischsprachigen Raum werden manchmal die Infection Fatality Rate und die Case Fatality Rate unterschieden – darin spiegelt sich diese Nennerproblematik wider.

2. Auch beim Zähler, den Sterbefällen, ist mit einer Dunkelziffer zu rechnen, vor allem in Ländern, in denen wenig getestet wird.

3. Wenn als „Fall“ gezählt wird, wer positiv getestet wurde, zieht das logischerweise nach sich, dass die Fallzahl von der Menge durchgeführter Tests abhängt. Das kann zwischen verschiedenen Ländern oder zwischen verschiedenen Zeitpunkten sehr unterschiedlich sein.

4. Die Zahl der Sterbefälle und der kritisch Erkrankten wird des Weiteren durch die Qualität der medizinischen Versorgung beeinflusst. Wenn z.B. Patienten nicht mehr angemessen versorgt werden, weil es an Beatmungsplätzen oder Pflegepersonal fehlt, sterben mehr Menschen.

5. Bei den Statistiken zu den „Sars-Cov-2-related Deaths“ kann mangels der dazu nötigen diagnostischen Informationen oft nicht unterschieden werden, ob jemand mit Sars-Cov-2 an einer Lungenentzündung gestorben ist oder aufgrund Sars-Cov-2. Die Epidemiologen sind sich dessen natürlich bewusst, nicht erst seit Herrn Wodarg.

6. Für den Vergleich zwischen Regionen hängen Zähler und Nenner erheblich davon ab, wie alt die jeweiligen Bevölkerungen sind. In einer älteren Bevölkerung ist mit mehr schwer Erkrankten und mehr Sterbefällen zu rechnen. Dieses Problem lässt sich ggf. durch eine Altersstandardisierung (oder etwas deskriptiver durch den Vergleich der Altersverteilung von Bevölkerung und Fällen) angehen.

7. Damit Zähler und Nenner medizinisch sinnvoll zusammenpassen, müssen Inkubationszeit und Erkrankungsdauer einkalkuliert werden. Die Sterbefälle von heute resultieren aus den Infektionen von vor 10 bis 14 Tagen, nicht aus den Infektionen von heute. Je nachdem, wo eine Region in der epidemiologischen Kurve steht, ob noch vor dem exponentiellen Anstieg, im exponentiellen Anstieg oder danach in der Abflachung der Kurve, ergeben sich sonst auch bei faktisch gleicher Letalität unterschiedliche regionale Raten.

Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl weiterer Faktoren, die Einfluss auf die Letalitätsrate einer Region oder Bevölkerungsgruppe nehmen können. Wo beispielsweise eine hohe Luftverschmutzung herrscht oder viele Menschen rauchen, gibt es mehr vorgeschädigte Lungen und vielleicht in der Folge mehr Erkrankungen mit unguten Verläufen. Christian Drosten sieht in den höheren Raucherraten der Männer eine mögliche Ursache für deren höheres Sterberisiko. Des Weiteren zeigen Studien, dass Vorerkrankungen wie Diabetes mellitus oder Herzkrankheiten das Risiko erhöhen, im Erkrankungsfall zu sterben. Wo solche Erkrankungen häufiger sind, könnte sich das also erhöhend auf die Letalitätsrate auswirken. Gleiches gilt mit Blick auf die soziale Lage: Je schlechter die soziale Lage, desto weniger gut sind im Allgemeinen die Überlebenschancen bei ernsten Erkrankungen. Das könnte auch bei Covid-19-Patient/innen der Fall sein.

Für Deutschland hat das Robert Koch-Institut vor kurzem eine Modellierung für die Infektionen und die Krankenhausfälle vorgelegt, bei der es es von einer Letalität der Infektion von 0,56 % ausgeht. Beim Vergleich mit den Letalitätsraten anderer Länder sollten Sie den einen oder anderen hier genannten Punkt im Hinterkopf zu behalten.

Zum Schluss noch ein Hinweis: Eine mit der Letalität verwandte und oft mit ihr verwechselte Maßzahl ist „Mortalität“. Dabei werden die Sterbefälle auf die gesamte Bevölkerung bezogen. Eine Infektion mit sehr hoher Letalität, wie Ebola, kann eine niedrige Mortalität haben, wenn sie sich nicht weit verbreitet. Umgekehrt kann eine mäßige Letalität, wie bei Sars-Cov-2, bei entsprechender Ausbreitung sehr viele Sterbefälle nach sich ziehen, also die Mortalität spürbar erhöhen. In Deutschland gehen – anders als in Norditalien – die Sars-Cov-2-Sterbefälle bisher noch im statistischen Rauschen der Mortalität unter. Das wird vermutlich trotz aller Anstrengungen nicht so bleiben.

Kommentare (22)

  1. #1 Alisier
    24. März 2020

    Danke für die informationen.
    Dennoch: die Letalität scheint in Deutschland im Vergleich zu allen anderen Ländern die niedrigste zu sein. Gibt es schon irgendeinen brauchbaren Erklärungsansatz, warum das so ist, oder täuscht der Eindruck aus Gründen, die mir nicht klar sind?
    Außergewöhnlich viele Tests in Deutschland?
    Unterschlagene Tote (was ich mir so gar nicht vorstellen kann)?
    Kartoffeln mit Klopapier, und nicht Nudeln als Grundnahrungsmittel?

  2. #2 RainerO
    24. März 2020

    Es sind derzeit wohl noch fast überall zu wenig Daten vorhanden, um daraus irgend etwas abzuleiten, was dem realen Bild nahekommt.
    Meiner Meinung nach liegen die in einigen Ländern vorhandenen großen Unterschiede in der Letalität hauptsächlich an zu wenigen Tests. So riesengroß sind die Unterschiede z.B. zwischen den Niederlanden, Frankreich und Österreich nicht, trotzdem gibt es dort (F, NL) anscheinend eine 10x höhere Letalität. Daher denke ich, dass eine unterschiedlich hohe Dunkelziffer der Hauptfaktor des Unterschieds ist.

  3. #3 UMa
    24. März 2020

    @Alisier:
    Der Hauptgrund scheint mir die Altersstruktur der Infizierten zu sein. In Italien waren vor ein paar Tagen wohl über 40% der getesteten Infizierten über 70 Jahre alt, während in Deutschland der Anteil der Alten an den Infizierten (noch?) sehr gering ist.

  4. #4 Alisier
    25. März 2020

    Ok…..aber warum genau sind die italienischen Menschen höheren Alters so viel öfter infinziert….?

  5. #5 Skeptikskeptiker
    25. März 2020

    Vielleicht weil die “jungen” symtomarmen eh nicht getestet werden? Stichwort Dunkelziffer Faktor 10?

  6. #6 Joseph Kuhn
    25. März 2020

    @ Alisier, @ Skeptikskeptiker:

    Ob dahinter die Biologie steckt (“Junge sind bei Exposition weniger suszeptibel”) oder die Teststrategie (“Junge werden weniger getestet, weil seltener symptomatisch”), kann man letztlich nur durch repräsentatives Testen entscheiden. Dafür fehlen im Moment Zeit und Ressourcen. Die aktuelle, symptomatische Fälle priorisierende, Teststrategie hat auf jeden Fall einen Anteil an der Sache.

    Das gleiche Problem stellt sich ja bei der Beurteilung anstiegender Fallzahlen. Das kann die direkte Beobachtung der Virenausbreitung sein oder die Folge stark zunehmenden Testens in einer Population, in der das Virus bereits stark verbreitet ist. Siehe oben Punkt 3.

  7. #7 shader
    25. März 2020

    Ich hatte es schon in einer anderen Rubrik vermerkt. Die Höhe der Letalität könnte auch mit der langfristigen Luftverschmutzung zusammenhängen. Fast das gesamte Gebiet von Norditalien weißt hohe Schadstoffbelastungen der Luft aus.

  8. #8 Klaus Trophobie
    25. März 2020

    Als sozialer Faktor könnte noch hinzu kommen das bei uns im Umgang mit älteren Mitbürgern irgendwas anders gemacht wurde und deswegen der Funke nicht so sehr auf die Risikopersonen überpringt.

  9. #9 Keno
    25. März 2020

    So wie ich gehört habe, wird in Italien und Spanien auch post mortem auf Covid2 getestet und dann entsprechend der Letalität zugerechnet. Das bedeutet, dass insbesondere in Deutschland die Dunkelziffer der Sterbefälle besonders hoch wäre.

    Zur Letalität im Allgemeinen: Müsste man nicht irgendwie die Verstorbenen mit den Genesenen vergleichen? Die noch Infizierten sind ja noch nicht entschiedene Fälle.

  10. #10 Keno
    25. März 2020

    ‘Tschuldigung. Ich meinte natürlich SARS-Cov2.
    Covid2 gibt’s ja nicht. 🙂

  11. #11 libertador
    25. März 2020

    Hier im Blog wurde ja ganz am Anfang eine parallele zum Klimawandel gezogen.

    In einem Kommentar haben die Wissenschaftsphilosophen Eric Schliesser und Eric Winsberg dargelegt, dass die wissenschaftliche Situation in beiden Fällen sehr unterschiedlich ist, d. h. der Klimawandel sehr viel besser erforscht.

    https://www.newstatesman.com/politics/economy/2020/03/climate-coronavirus-science-experts-data-sceptics

    Beide Herausforderungen sind ja auch sehr unterschiedlich, was den Zeitrahmen betrifft, auch den Zeitrahmen in dem Forschung stattfinden konnte. Das Virus ist ja recht jung. Der menschengemachte Klimawandel dagegen zeigt sich seit Jahrzehnten.

  12. #12 RainerO
    25. März 2020

    Zumindest für Italien könnte nun ein Hauptgrund gefunden worden sein.
    Auszüge in deutsch.

  13. #13 Joseph Kuhn
    25. März 2020

    @ shader:

    “Die Höhe der Letalität könnte auch mit der langfristigen Luftverschmutzung zusammenhängen.”

    Ja, siehe oben. Was die Lunge schädigt, kann zu mehr Infektionen und mehr Sterbefällen führen. Auch das Rauchen. Dazu wird es sicher bald Studien geben.

    @ Klaus Trophobie:

    “Umgang mit älteren Mitbürgern irgendwas anders”

    Durchaus denkbar.

    @ Keno:

    “Die noch Infizierten sind ja noch nicht entschiedene Fälle.”

    Siehe oben Punkt 7.

  14. #14 shader
    26. März 2020

    Nochmal von der Testfront, Bosch hat ein Gerät entwickelt, was im April auf den Markt kommen soll, was die Testzeit etwas verkürzt. Statt 4 Stunden nur noch 2,5 Stunden. Von der Genauigkeit kommt es dem Standardtest schon nah dran. Man hat das nach nur 6 Wochen aus dem Boden gestampft. Tja, schlaue Leute, die wo im Ländle wohnen. 🙂

    https://www.stuttgarter-zeitung.de/inhalt.hoffnung-in-der-corona-krise-bosch-entwickelt-schnelltest-fuer-coronavirus.22c9cadb-7bfd-4d14-9f8c-7be1e708c5c7.html

  15. #15 Alisier
    26. März 2020

    Ein Wort noch zu Italien:
    Viele junge Leute waren und sind aufgrund von Arbeitslosigkeit oder schlechten Jobs dazu gezwungen, weiter im Elternhaus zu wohnen.
    Ein weiteres Mosaiksteinchen zur Erklärung der prekären Lage.

  16. #16 awmrkl
    26. März 2020

    @shader

    Wow, daß Bosch auch in der MedTech mitmischt, ist mir neu.

  17. #17 ralph
    27. März 2020

    Laut dem sehr gut wissenschaftlich vernetzten Zahlenfreak Harald Lesch, der sich das nicht aus den Fingern saugt, ist der wesentliche Unterschied zwischen Italien und Deutschland die deutlich höhere Dunkelziffer der bereits Infizierten, sowie der (dadurch verstärkte) Mangel an Intensivbetten in Italien. So gesehen hat man in Deutschland im Vergleich zu Italien in einer früheren Phase des Seuchenverlaufs mit der räumlichen-sozialen Isolierung begonnen. Die nächsten 2 Wochen werden zeigen was das bringt.
    Höchstwahrscheinlich bringt die möglichst frühzeitige räumlich-soziale Isolierung wesentlich mehr für ein Land, als das fragwürdige Schließen der Außengrenzen.

  18. #18 ralph
    27. März 2020

    Kleine Anekdote am Rande:
    gestern rief mich ein guter Freund an. Sie haben eine Couchsurferin für ein paar Wochen aufgenommen: eine Studentin, welche in einem hiesigen Betrieb ihr Praktikum macht. Ihr Freund, ein gebürtiger Iraner, kam vor 3 Tagen mit dem Rückholprogramm der Regierung aus dem Iran, wo er Urlaub verbracht hatte, wieder nach Deutschland. Er füllte auf dem Flughafen ein Formular aus, das wars. Keine Quarantäne. Ist ja auch in Ordnung, wenn sich alle an die aktuellen Regeln halten, so das denn möglich ist. Etwas verwunderlich ist es aber doch.

  19. #19 shader
    27. März 2020

    Das Schließen von Grenzen macht ja eigentlich nur Sinn, wenn im Nachbarland deutlich mehr Menschen infiziert sind als im eigenen Land. Aber danach sieht es ja nicht aus. Es hätte aber mehr Sinn gemacht, den Landkreis Heinsberg frühzeitig “abzuriegeln”.

  20. #20 ralph
    27. März 2020

    “Es hätte aber mehr Sinn gemacht, den Landkreis Heinsberg frühzeitig “abzuriegeln”.”
    Es mag je nach lokalen Gegebenheiten Sinn machen, eine Region “abzuriegeln”. Der Idealfall ist eine Insel. Alles andere ist schwierig. Diszipliniertes sozial distancing in Heinsberg und um Heinsberg herum hätte dann selbstredend zwingend hinzukommen müssen. Nachteil: die meisten von uns hätten sich noch vor wenigen Wochen gedacht: Heinsberg ist ja ein Stück weg, hoffentlich kriegen die das dort hin. Heute ist uns klar, dass auch eine minimale aber (heutzutage zwangsläufig) gut verteilte Dunkelziffer beim exponentiellen Verlauf lediglich einen Zeitvorsprung von ein paar Tagen oder Wochen verschafft. Sobald man also auf die Idee kommt, einen Ort abzuriegeln, weiss man eigentlich schon, dass ein flächendeckendes sozial distancing dringend geboten ist, womit die Dringlichkeit des Abrieglns einer Region sich relativiert. Also bei der nächsten Pandemie, die wird es geben, wissen wir es – dank dem allgegenwärtigen “Onlinelernprogramm”.

  21. #21 UMa
    14. April 2020

    Ich habe versucht, aus den bisherigen Daten die Infection Fatality Rate zu bestimmen. Wenn alle Sterbefälle erfasst wurden und die altersstandardisierte Infektions- und Sterberate in den Ländern gleich ist, komme ich auf IFR = a * 0,87% [0,67% – 1,13%] (95%CI)
    wobei a ein Faktor ist, der die unterschiedliche Altersverteilung der Länder berücksichtigt. Mit a=CDR/(10/1000);

    Beispiel:
    Deutschland CDR 11.45/1000, also a=1.145;
    IFR = 1.00% [0.77% – 1.33%]
    Wenn die Altersverteilung der Infizierten der der Gesamtbevölkerung entspricht wären damit in Deutschland 0.41%-0.69% der Bevökerung infiziert, das sind 340000 – 574000. Davon wurden 131100 durch die Tests entdeckt.

    Sollte allerdings ein Teil der an Corona Gestorbenen nicht erfasst worden sein, läge die IFR höher, auch außerhalb des CI.

    Der höchste Anteil an Infizierten ergäbe sich unter meinen Annahmen für Cremona in der Lombardei mit 25%-42% der Bevölkerung und 14%-23% für die Lombardei insgesamt.

  22. #22 UMa
    2. Mai 2020

    Update mit aktuelleren Zahlen

    IFR = a * 1.14% [0.94% – 1.41%] (95%CI)
    Deutschland CDR 11.45/1000, also a=1.145;
    IFR = 1.30% [1.07% – 1.61%]
    Wenn die Altersverteilung der Infizierten der der Gesamtbevölkerung entspricht wären damit in Deutschland 0.55%-0.83% der Bevölkerung infiziert (oder infiziert gewesen), das sind 460000 – 690000. Davon wurden 164000 durch die Tests entdeckt.

    Der höchste Anteil an Infizierten ergäbe sich unter meinen Annahmen für New Jersey mit 26%-39% der Bevölkerung.