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07.05.2020

Zukünftige Modellierung der COVID-19-Epidemie in Deutschland

Anlass

Die Bundeskanzlerin hat sich mit den Ministerpräsidenten der Länder auf weitreichende Lockerung der Maßnahmen gegen die COVID-19-Epidemie geeinigt. Angela Merkel will (Stand 06.05.2020) darüber in einer Pressekonferenz informieren [I]. Schon zuvor zeichnete sich jedoch ab, dass die einzelnen Länder stärker selbstverantwortlich über die weitere Lockerung der Maßnahmen entscheiden sollen, wie die ARD berichtet. Allerdings nur soweit, wie in den Landkreisen die Anzahl Neuinfizierter innerhalb von sieben Tagen 50 pro 100.000 Einwohner nicht überschreitet; bei mehr Infizierten sollen erneut weitreichende Maßnahmen eingeführt werden [II]. Vor einigen Tagen hatte sich darüber hinaus ein Zusammenschluss aus vier großen Forschungsgesellschaften in einem Positionspapier für eine adaptive Strategie bei den weiteren Maßnahmen ausgesprochen [III].

Seit Wochen sind verschiedenste Modelle im Umlauf, die die weitere Dynamik der Pandemie abbilden und vorhersagen sowie den Einfluss von verschiedenen Maßnahmen einschätzen können sollen. Das Robert Koch-Institut stellt beispielsweise ein Nowcasting-Modell zur Verfügung, das eine bessere Schätzung der aktuellen Daten anbietet und damit beispielsweise den Meldeverzug auszugleichen sucht [IV]. Ein weiteres Modell des Max-Planck-Instituts für Dynamik und Selbstorganisation bietet eine weitreichendere Vorhersage an und modelliert vor allem die Effekte verschiedener Maßnahmen auf den Verlauf der Pandemie [V]. Ein Forscherteam vom Helmholtz-Institut für Infektionsforschung (HZI) bezieht in ihr Modell eine feinere Klassifikation des Krankheitsverlaufs ein und schlüsselt wichtige epidemiologische Parameter bis auf Länderebene auf [VI].

Wie weit helfen uns die Modelle auch in Zukunft adäquate Maßnahmen zu ergreifen, mit der Epidemie umzugehen? Können sie die räumlich unterschiedlichen Strategien in den Bundesländern abbilden? Welche Daten wären dazu notwendig? Auf welchen verschiedenen Ansätzen beruhen die Schätzungen? Und wie schätzen Modellierer selbst ihre Rolle in der akuten Epidemie ein?

Diese Fragen – und Ihre! – beantworten Expert*innen bei einem 50-minütigen virtuellen Press Briefing.

Experten auf dem Podium

     

  • Prof. Dr. Mirjam Kretzschmar
    Professorin am Julius Center for Health Sciences and Primary Care, Universitätsmedizin Utrecht, und Expertin für mathematische Krankheitsmodellierung, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM), Bilthoven, Niederlande

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  • Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann
    Leiter der Abteilung System-Immunologie, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI), Braunschweig

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  • Dr. Viola Priesemann
    Leiterin der Forschungsgruppe Theorie neuronaler Systeme, Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation, Göttingen

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Webinar-Mitschnitt & Transkript

Das aufgezeichnete Webinar finden Sie hier im Webinar-Programm selbst. Um es anzuschauen, müssen Sie einmal Ihre E-Mail-Adresse eingeben.

Ein Transkript finden Sie hier.

Literaturstellen, die vom SMC zitiert wurden

[I] Tagesschau.de (06.05.2020): Weitreichende Lockerungen kommen. Stand 14:24 Uhr.

[II] Tagesschau.de (06.05.2020): Bund überlässt Ländern die Verantwortung. Stand: 09:10 Uhr.

[III] Meyer-Hermann M et al. (28.04.2020): Adaptive Strategien zur Eindämmung der COVID-19-Epidemie.

[IV] an der Heiden M et al. (2020): Schätzung der aktuellen Entwicklung der SARS-CoV-2- Epidemie in Deutschland – Nowcasting. Epid. Bull; 17: 10-16. DOI 10.25646/6692.4.

[V] Dehning J et al. (2020): Inferring change points in the COVID-19 spreading reveals the effectiveness of interventions. Science; 369 (6500). DOI: 10.1126/science.abb9789.

[VI] Sahamoddin K et al. (2020): Estimate of the development of the epidemic reproduction number Rt from Coronavirus SARS-CoV-2 case data and implications for political measures based on prognostics. MedRxiv. DOI: 10.1101/2020.04.04.20053637. Eine noch nicht begutachtete Preprint-Veröffentlichung hat noch keine wissenschaftliche Begutachtung durchlaufen und ist mit Vorsicht zu behandeln.