ArchivDeutsches Ärzteblatt46/2020Überschreitung der Kontaktnachverfolgungskapazität gefährdet die Eindämmung von COVID-19
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In der zweiten SARS-CoV-2-Welle nahmen zunächst die neu gemeldeten Fälle stark zu, aber im Vergleich zur ersten Welle kam es zu weniger Todesfällen. Die steigenden Fallzahlen gefährden aber die Eindämmung von COVID-19, weil bei zu hohen Fallzahlen lokal Kipppunkte überschritten werden, was die Kontrolle erschwert, den gezielten Schutz von Risikogruppen behindert und zu einer selbstbeschleunigenden Ausbreitung führt (1, 2). Ein Kipppunkt wird erreicht, wenn tägliche Neuinfektionen die Kapazität einer lokalen Gesundheitsbehörde übersteigen, sodass diese nicht mehr effektiv testen und Kontakte nachverfolgen kann (TTI, „test-trace-isolate“). Diese Situation kann eintreten, lange bevor die Krankenhäuser überlastet sind, und ist daher besonders kritisch (1): Wenn das TTI zusammenbricht, können Infektionsketten zunehmend nicht mehr erkannt werden. Unentdeckte SARS-CoV-2-Träger können das Virus unbeabsichtigt auch auf vorher effektiv geschützte Risikogruppen übertragen. Im Folgenden präsentieren wir Hinweise auf eine zweite Welle und die Überschreitung dieses Kipppunkts.

Methoden

Auch in Deutschland wurde die Entstehung einer zweiten Welle infrage gestellt, da trotz Anstieg der Fallzahlen seit Juli die Krankenhäuser nicht überlastet waren und die Todesfälle nahezu konstant blieben (Grafik). Wir untersuchten diese offensichtliche Diskrepanz anhand von altersstratifizierten Fall- und Sterbezahlen (3) und einer altersabhängigen Infektionssterblichkeitsrate (IFR, „infection fatality rate“). Die IFR basiert auf einer Metaanalyse von Seroprävalenzstudien und umfangreichen PCR-Tracing-Programmen (4). Die IFR steigt für jedes 20. Lebensjahr etwa um den Faktor 10 und beträgt im Alter von 82 Jahren rund 10 %. Aus dieser altersabhängigen IFR prognostizieren wir die zeitliche Entwicklung der COVID-19-assoziierten Todesfälle, indem wir die wöchentlich beobachteten Fälle jeder Altersgruppe um zwei Wochen verzögert mit der entsprechenden IFR multiplizierten. Weitere Informationen und Ergebnisse finden sich in (5).

Die Zahl der wöchentlichen COVID-19-Fälle (links) und die Zahl der prognostizierten und beobachteten COVID-19-assoziierten Todesfälle werden für jede Altersgruppe (Mitte) angezeigt
Grafik
Die Zahl der wöchentlichen COVID-19-Fälle (links) und die Zahl der prognostizierten und beobachteten COVID-19-assoziierten Todesfälle werden für jede Altersgruppe (Mitte) angezeigt

Ergebnisse

Der zeitliche Verlauf der vorhergesagten COVID-19-assoziierten Todesfälle (Grafik, farbig) stimmt mit den tatsächlich beobachteten Todesfällen (Grafik, schwarz) in jeder Altersgruppe weitgehend überein. Selbst die absoluten Zahlen stimmen überein, was auf einen zunächst niedrigen Anteil unbeobachteter SARS-CoV-2-Infektionsketten hindeutet. Die altersstratifizierte Analyse löst die scheinbare Diskrepanz zwischen den insgesamt gemeldeten Infektionen und Todesfällen plausibel auf: Der Anstieg der gemeldeten Fälle wurde hauptsächlich von den jüngeren Generationen (< 60 Jahre) verursacht, die nur wenig zu den absoluten Todesfällen beitragen, während es bei den über 60-Jährigen bis vor Kurzem gelang, die Fallzahlen niedrig zu halten. Im September stiegen die Fälle bei älteren Menschen jedoch steil an. Diese Beobachtung lässt sich nicht auf die Zunahme der durchgeführten Tests zurückführen, da die Testzahlen in dieser Altersgruppe nahezu konstant blieben (3). Die zunehmende Verbreitung unter älteren Menschen legt nahe, dass es aufgrund der wachsenden Zahl unbemerkter SARS-CoV-2 Infizierter nicht gelungen ist, die Risikogruppen zu schützen. Darüber hinaus ist dieser Kontrollverlust seit Anfang Oktober auch durch einen Anstieg der Reproduktionszahl (R) gekennzeichnet (Tabelle). Das Überschwappen auf die ältere Generation und die Zunahme in R sind beides klare Zeichen dafür, dass der Kipppunkt zur unkontrollierten Ausbreitung überschritten wurde. Im Sommer 2020 waren die über 60-Jährigen offenbar gut geschützt: Hätte sich das Virus unabhängig und gleichmäßig über alle Altersgruppen verbreitet, wären schätzungsweise 1,61 % (95-%-Konfidenzintervall: [1,29; 2,02]) der Infizierten gestorben, wenn man von der in (4) berichteten IFR ausgeht. Die Todesfallrate (CFR, „case fatality rate“) lag im August jedoch nur bei 0,39 % (Tabelle). Mit der jetzt stark zunehmenden Zahl der Infektionen unter älteren Menschen (Grafik) wird die CFR höchstwahrscheinlich bald ansteigen. Ein Schutz der Risikopersonen ist also möglich, solange die Fallzahlen niedrig sind, scheitert aber wahrscheinlich bei hoher COVID-19-Inzidenz.

Vergleich der prognostizierten und beobachteten Todesfälle
Tabelle
Vergleich der prognostizierten und beobachteten Todesfälle

Diskussion und Ausblick

Für die kommenden zwei Wochen kann alleine aufgrund der bereits gemeldeten Fälle der letzten zwei Wochen vorhergesagt werden, dass sich die Zahl der wöchentlichen Todesfälle fast verdoppeln wird. Prognosen über mehr als zwei Wochen hinaus sind schwierig, da die Zahl der Todesfälle von den noch nicht gemeldeten Fällen abhängt. Um diese Unsicherheit einzugrenzen, setzen wir zwei Zukunftsszenarien an (Grafik), wobei wir in (A) einen linearen Anstieg und in (B) einen exponentiellen Anstieg der Fälle annehmen (Methoden in [5]). Die sich daraus ergebenden Vorhersagen bewegen sich zwischen 500 und 800 wöchentlichen Todesfällen Anfang November. Die Fallzahlen könnten jedoch noch schneller ansteigen, falls sich die zweite Welle voll entfaltet.

Wenn die Kapazitätsgrenze für Testung und Kontaktnachverfolgung (TTI) überschritten ist, brechen die Eindämmungsmaßnahmen dieses Kontrollsystems zusammen und der Anstieg der Fallzahlen beschleunigt sich (1). Die aktuelle Entwicklung in Deutschland bringt somit die in der Vergangenheit erfolgreiche Bewältigung der Pandemie ernsthaft in Gefahr. Um die Kontrolle wiederzuerlangen und um ein Überschreiten des Kipppunkts bei Überlastung der TTI-Kapazität zu vermeiden, müssen die Fallzahlen unverzüglich gesenkt werden. Andernfalls werden die Eindämmung der Ausbreitung und der Schutz der Risikogruppen zwangsläufig sehr viel restriktivere Maßnahmen erfordern – spätestens wenn die Krankenhauskapazität ausgeschöpft ist.

Matthias Linden, Jonas Dehning, Sebastian B. Mohr, Jan Mohring, Michael Meyer-Hermann, Iris Pigeot, Anita Schöbel, Viola Priesemann

Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation, Göttingen (Linden, Dehning, Mohr, Priesemann); Institut für Theoretische Physik, Leibniz Universität, Hannover (Linden); Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik, Kaiserslautern (Mohring, Schöbel); Abteilung System-Immunologie und Braunschweiger Zentrum für Systembiologie (BRICS), Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung, Braunschweig (Meyer-Hermann); Institut für Biochemie, Biotechnologie und Bioinformatik, Technische Universität Braunschweig (Meyer-Hermann); Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie – BIPS, Bremen (Pigeot); Universität Bremen, Fachbereich 3 – Mathematik und Informatik, Bremen (Pigeot); Fachbereich Mathematik, Universität Kaiserslautern (Schöbel); Institut für Dynamik komplexer Systeme, Universität Göttingen (Priesemann)

Interessenkonflikt
Die Autoren erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Manuskriptdaten
eingereicht: 15. 10. 2020, revidierte Fassung angenommen: 26. 10. 2020

Zitierweise
Linden M, Dehning J, Mohr SB, Mohring J, Meyer-Hermann M, Pigeot I, Schöbel A, Priesemann A: Case numbers beyond contact tracing capacity are endangering the containment of COVID-19. Dtsch Arztebl Int 2020; 117: 790–1.
DOI: 10.3238/arztebl.2020.0790

Dieser Beitrag erschien online am 2810. 2020 (online first) auf www.aerzteblatt.de

►Die englische Version des Artikels ist online abrufbar unter:
www.aerzteblatt-international.de

1.
Contreras S, Dehning J, Loidolt M, et al.: The challenges of containing SARS-CoV-2 via test-trace-and-isolate. arXiv:2009.05732 (q-bio.PE), 12 September 2020.
2.
Meyer-Hermann M, Pigeot I, Priesemann V, Schöbel A: Together we can do it: Each individual contribution protects health, society, and the economy. 24. September 2020. www.mpg.de/15503604/statement-non-university-research-organizations-covid-19-epidemic.html (last accessed on 27 October 2020).
3.
Robert Koch-Institut: Aktueller Lagebericht zu COVID-19. www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Gesamt.html. (last accessed on 7 October 2020).
4.
Levin AT, Hanage WP, Owusu-Boaitey N, Cochran KB, Walsh SP, Meyerowitz-Katz G: Assessing the age specificity of infection fatality rates for COVID-19: Systematic review, meta-analysis, and public policy implications. medRxiv 2020.07.23. 20160895v5 CrossRef
5.
Linden M, Dehning J, Mohr SB, et al.: The foreshadow of a second wave: an analysis of current COVID-19 fatalities in Germany. arXiv:2010.05850 (q-bio.PE), October 2020.
Die Zahl der wöchentlichen COVID-19-Fälle (links) und die Zahl der prognostizierten und beobachteten COVID-19-assoziierten Todesfälle werden für jede Altersgruppe (Mitte) angezeigt
Grafik
Die Zahl der wöchentlichen COVID-19-Fälle (links) und die Zahl der prognostizierten und beobachteten COVID-19-assoziierten Todesfälle werden für jede Altersgruppe (Mitte) angezeigt
Vergleich der prognostizierten und beobachteten Todesfälle
Tabelle
Vergleich der prognostizierten und beobachteten Todesfälle
1. Contreras S, Dehning J, Loidolt M, et al.: The challenges of containing SARS-CoV-2 via test-trace-and-isolate. arXiv:2009.05732 (q-bio.PE), 12 September 2020.
2. Meyer-Hermann M, Pigeot I, Priesemann V, Schöbel A: Together we can do it: Each individual contribution protects health, society, and the economy. 24. September 2020. www.mpg.de/15503604/statement-non-university-research-organizations-covid-19-epidemic.html (last accessed on 27 October 2020).
3. Robert Koch-Institut: Aktueller Lagebericht zu COVID-19. www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Gesamt.html. (last accessed on 7 October 2020).
4. Levin AT, Hanage WP, Owusu-Boaitey N, Cochran KB, Walsh SP, Meyerowitz-Katz G: Assessing the age specificity of infection fatality rates for COVID-19: Systematic review, meta-analysis, and public policy implications. medRxiv 2020.07.23. 20160895v5 CrossRef
5. Linden M, Dehning J, Mohr SB, et al.: The foreshadow of a second wave: an analysis of current COVID-19 fatalities in Germany. arXiv:2010.05850 (q-bio.PE), October 2020.

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berndorf
am Samstag, 21. November 2020, 11:40

Garbage in, garbage out?

Man kann „prognostizieren“ und sich dabei auf eine „Metaanalyse“ beziehen, die nicht offenlegt bzw. problematisiert, wie einer der entscheidenden Faktoren, nämlich die Attribuierung der Todesfälle bei COVID-19, in den eingeschlossenen Studien erfolgt ist. Alternativ könnte man z. B. die dänische Kohortenstudie von Reilev et al. betrachten, deren Limitationen berücksichtigen (u. a. Korrelation ist nicht Kausalität), nach vergleichbaren Arbeiten zu anderen Infektionskrankheiten suchen und eine Basis schaffen, auf der Wissen generiert werden kann.
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