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Zur Heinsberg-Studie hab ich gerade einen Artikel von Quarks gelesen, den ich mal ergänzen möchte:
Zitat:
Heinsberg-Studie: Das lernen wir daraus – und das nicht
Sie wurden lange erwartet, jetzt sind sie endlich da: die Ergebnisse der Heinsberg-Studie. Und schon werden ihre Ergebnisse falsch interpretiert. Was man wirklich sagen kann.
5. Mai 2020
Inhalt- 1. Wer getestet wurde
- 2. Die Dunkelziffer
- 3. Die Infizierten ohne Symptome
- 4. Viruslast und Schwere der Krankheit
- 5. Ansteckung im Haushalt
Es ist die erste Untersuchung ihrer Art: Mit der Heinsberg-Studie wurde erstmals ein Ausbruch in einem Coronavirus-Hotspot detailliert untersucht. Sie liefert Einblicke in die Dunkelziffer, in die Gefährlichkeit des Virus und das Ansteckungsrisiko in Haushalten. Erste Zwischenergebnisse hatten die Forschenden rund um Professor Hendrik Streeck von der Universität Bonn schon kurz vor Ostern in einer öffentlichkeitswirksamen Pressekonferenz präsentiert – und waren dafür scharf kritisiert worden. Nun wurden die finalen Ergebnisse auf einem Preprint-Server veröffentlicht, noch ohne Peer-Review, also ohne dass unabhängige Forschende die Studie begutachtet haben.
Viele Medien griffen sofort vor allem eine Aussage heraus: Aus der Studie könne man schließen, dass in Deutschland schon 1,8 Millionen Menschen mit dem Coronavirus infiziert sein könnten – zehnmal mehr also, als die offiziellen Zahlen zeigen. Nur: Aus den Heinsberger Ergebnissen lassen sich keine Rückschlüsse auf eine mögliche Dunkelziffer in ganz Deutschland ziehen. Wir schauen uns die Ergebnisse genauer an.
1. Wer getestet wurde
919 Menschen aus insgesamt 405 Haushalten. Gemessen an allen Einwohner der Gemeinde Gangelt entspricht das einer Stichprobe von 7,3 Prozent. Die Haushalte wurden so ausgewählt, dass sie für den Ort möglichst repräsentativ sind. Ältere Menschen allerdings sind etwas überrepräsentiert, Kinder dagegen sind etwas zu wenige einbezogen, um signifikante Aussagen machen zu können.
2. Die Dunkelziffer
Die Untersuchung beziffert erstmals die tatsächliche Anzahl aller Infizierten in einem Ort, die Dunkelziffer. Bislang kannte man lediglich die bestätigten und gemeldeten Fälle — doch weil diese Zahl niemals alle Infektionen umfasst, verzerrt das Angaben zur Ausbreitung und der Sterblichkeit.
So wurde in der Studie nicht nur mittels PCR-Analysen getestet, ob die Probanden akut infiziert waren. Mit Antikörper-Nachweisen wurde auch getestet, wer alles schon Antikörper gegen das Virus gebildet hat – ein Zeichen dafür, dass man bereits eine Infektion mit dem Coronavirus durchgemacht hat. Damit wurden auch die Menschen gefunden, die während des Ausbruchs gar nicht auf das Virus getestet wurden.
Das Ergebnis: 15,5 Prozent aller Probanden waren demnach mit dem Coronavirus infiziert. Fünfmal mehr, als bisher durch die offiziellen Testergebnisse bekannt war.
Zitat:
Was wir daraus lernen:
Die Ergebnisse bestätigen bisherige Annahmen, dass die Tests lediglich einen Teil aller Infizierten erfassen und die Dunkelziffer weitaus höher liegt – um einen Faktor zwischen 3 und 11, so die bisherigen Schätzungen. Die Zahlen der Studie liegen in diesem Rahmen.
Sieben Menschen starben in Gangelt an Covid-19. Damit ergibt sich für den Ort eine Sterblichkeit von 0,37 Prozent unter allen Infizierten. Dieser Wert liegt über dem einer saisonalen Influenza (0,1 bis 0,2 Prozent) und unter der sogenannten Fallsterblichkeit – der Wert, der etwa in den Berichten des Robert-Koch-Instituts angegeben wird, sich aber nur auf die gemeldeten Infektionen bezieht.
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Zitat:
Was diese Daten nicht sagen:
Die Sterblichkeit unter den Infizierten kann nicht auf ganz Deutschland übertragen werden. Dafür schließt die Teilnehmerzahl zu wenige sehr junge Menschen und zu wenige sehr alte Menschen ein. Die Altersverteilung ist also nicht repräsentativ. Und: Die Heinsberg-Studie umfasst lediglich sieben Todesfälle. Statistische Verzerrungen sind dadurch sehr wahrscheinlich.
Die Antikörper-Tests sind bisher nicht zu 100% genau. Der Test erkennt damit einige Positive als auch einige Negative nicht korrekt. Nach derzeitigem Stand reagieren die Elisa-Antikörpertests jedoch nicht auf die herkömmlichen Coronaviren.
Ebenso sagen die Daten nichts darüber aus, wie hoch die Dunkelziffer in Deutschland ist. Denn die Daten aus Gangelt lassen sich nicht einfach so übertragen, schreiben die Autorinnen und Autoren selbst – unter anderem deshalb, weil die Gemeinde ein Hotspot mit einem besonders starken Ausbruch durch eine Karnevalssitzung ist.
Trotzdem geben die Forschenden mittels Modellrechnungen einen ersten Ausblick. Würde man mit dem ermittelten Wert der Fallsterblichkeit und den bestätigten Covid-Toten in Deutschland auf die Zahl der Infizierten rückschließen, käme man auf mehr als 1,8 Millionen Infizierte. Die Dunkelziffer läge demnach um das 11-fache höher als bisher mit allen Labortests ermittelt wurde – und damit am oberen Ende der bisherigen Schätzungen.
Andere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler halten diese Hochrechnungen allerdings für unzulässig, weil sich das Virus auf der Karnevalssitzung, einem “super-spreading event”, stärker verbreiten konnte als es im normalen Alltag der Fall ist. Auch die Bevölkerungsstruktur kann sich unterscheiden. Darauf weisen auch die Studienautoren hin.
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3. Die Infizierten ohne Symptome
Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler haben auch untersucht, wer an Covid-19 erkrankt ist – und welche Symptome die Infizierten hatten. Ein interessanter Fund, der bisherige Schätzung bestätigt: Die Tests auf Antikörper und zusätzliche Umfragen zeigten, dass rund 22 Prozent der Teilnehmerinnen und Teilnehmer trotz einer Infektion keinerlei Symptome zeigten. Darüber hinaus haben sich die Menschen unabhängig von Alter und Geschlecht infiziert.
Zitat:
Was wir daraus lernen:
Menschen können das Virus tragen und weitergeben, ohne selbst Krankheitssymptome zu zeigen. Für jeden fünften Infizierten in Gangelt soll das zutreffen. Das bekräftigt noch einmal, wie wichtig es weiterhin ist, Abstand zu halten.
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Zitat:
Was die Daten nicht sagen:
Weshalb einige Menschen keine Symptome zeigen. Das ist noch nicht endgültig geklärt. Möglicherweise liegt eine sogenannte Kreuzimmunität vor: Menschen, die sich vorher schon mit einem anderen Virus aus der Corona-Familie infiziert haben, hätten demnach einen gewissen Schutz vor Sars-CoV-2, so die Theorie.
Es liegt keine aussagekräftige Altersverteilung der asymptomatischen Fälle vor. Auch gibt es keine Daten dazu, wie häufig Infizierte hospitalisiert oder beatmet wurden. Da in Deutschland derzeit vor allem Alters- und Pflegeheime betroffen sind, ergäbe sich hier vermutlich ein gesondertes Bild was Infektionszahlen, Schweregrad der Krankheitsverläufe und Sterblichkeitsrisiko angeht.
Kinder waren in der Heinsberg-Studie unterrepräsentiert – es können also keine validen Schlüsse zum Infektionsrisiko oder zur Rolle von Kindern bei der Virusverbreitung gezogen werden. Andere Untersuchungen zeigen, dass Kinder, wenn sie infiziert sind, eine genauso hohe Viruslast haben wie Erwachsene. Sie scheinen sich allerdings seltener zu infizieren, Daten aus China zu Folge haben Kinder ein dreifach geringeres Ansteckungsrisiko als Erwachsene.
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4. Viruslast und Schwere der Krankheit
Ein interessanter Fund: Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer von Karnevalssitzungen hatten häufiger Symptome als andere Infizierte. Von den Karnevalisten, die sich infiziert haben, hatten nur 16 Prozent keine Symptome – unter Menschen, die kein Karneval gefeiert hatten, lag der Anteil deutlich höher: bei 36 Prozent.
Zitat:
Was wir daraus lernen:
Die Zahlen deuten an, dass Versammlungen in engen Räumen womöglich mit einer erhöhten Viruslast einhergehen, die Menschen also mehr Viren einatmen – und deshalb möglicherweise schwerer erkranken.
Ähnliche Ergebnisse und Berichte gibt es aus dem Ausland, wo sich Menschen trotz Hygienemaßnahmen über die Luft angesteckt haben – etwa beim Singen oder über die Klimaanlage.
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Zitat:
Was die Daten nicht sagen:
Ob die Menschen, die sich auf der Karnevalssitzung angesteckt haben, auch vermehrt im Krankenhaus behandelt oder beatmetet werden mussten oder gar gestorben sind. Auch ist der Zusammenhang zwischen Viruslast und Krankheitsschwere für das Coronavirus nicht belegt. Es gibt lediglich Studien mit anderen Viren, in denen eine erhöhte Viruslast auch zu schwereren Verläufen geführt hat.
Unklar ist auch, inwiefern Großveranstaltungen im freien Raum davon betroffen sind.
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5. Ansteckung im Haushalt
Die Forschenden haben auch die Infektionsketten verfolgt: Wo sich die Menschen angesteckt haben – und ob (oder wie stark) sich das Virus in Haushalten weiterverbreitet hat. Überraschend ist: Das Risiko, sich zu Hause mit dem Coronavirus anzustecken, ist vergleichsweise gering – und es sinkt, je mehr Personen in einem Haushalt leben.
Wer alleine wohnt, hatte demnach in Gangelt ein generelles Infektionsrisiko von 15,5 Prozent. In einem Zwei-Personen-Haushalt lag das Risiko, sich bei seinem Mitbewohner anzustecken, etwas über 40 Prozent, in einem Vier-Personen-Haushalt nur noch bei 18 Prozent. War ein Kind unter 18 Jahre infiziert, war die Ansteckungsrate in einem Drei-Personen-Haushalt mit 66 Prozent höher, als wenn ein Erwachsener infiziert war (33 Prozent).
Zitat:
Was wir daraus lernen:
Das Infektionsrisiko innerhalb eines Haushaltes ist oftmals geringer, als lange Zeit angenommen wurde. Und: Infizierte Kinder scheinen in einem drei Personen-Haushalt ihre Eltern oder Geschwister häufiger anzustecken als Erwachsene andere Mitbewohner im selben Haushalt infizieren.
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Zitat:
Was die Daten nicht sagen:
Bisher kann man nur spekulieren, welche Ursachen dafür in Frage kommen. Je mehr Menschen in einem Haushalt wohnen, desto eher könne man sich aus dem Weg gehen, so ein Erklärungsversuch. Ein weiteres Problem: Kinder waren in der Studie unterrepräsentiert, das verzerrt die Aussagekraft.
Den Bonner Forschenden um Streeck liegen noch viele weitere Daten aus ihrer Erhebung vor, etwa wie viele und welche der Menschen schon vor der Infektion an Risikofaktoren wie Atemwegsproblemen, Herzkreislauferkrankungen oder Diabetes gelitten haben. Diese Daten sollen nun in weiteren Studien genauer untersucht werden. Auch für die Karnevalssitzung des Ortsteils soll es eine eigene Untersuchung geben, die das Infektionsgeschehen dort näher untersucht.
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Autoren: Mathias Tertilt und Lisa Weitemeier
Unsere Quellen- Streeck, Hendrik et al., Infection fatality rate of SARS-CoV-2 infection in a German community with a super-spreading event (preprint, 2020)
- Gudbjartsson, Daniel F. et al., Spread of SARS-CoV-2 in the Icelandic Population (New England Journal of Medicine, 2020)
- Van Doremalen, Neeltje et al., Aerosol and Surface Stability of SARS-CoV-2 as Compared with SARS-CoV-1 (New England Journal of Medicine, 2020)
- Jones, Terry C. et al., An analysis of SARS-CoV-2 viral load by patient age (preprint, 2020)
- Park, Shin Young et al., Coronavirus Disease Outbreak in Call Center, South Korea (Centers for Disease Control and Prevention — Emerging Infectious Diseases, 2020)
- Braun, Julian et al., Presece of SARS-CoV-2 reactive T cells in COVID-19 patients and healthy donors (medRxiv, 2020)
- Zhang, Juanjuna et la., Changes in contact pattern shape the dynamics of the COVID-19 outbreak in China (Science, 2020)
- Pressemitteilung Skagit Valley Chorale (23.03.2020)
- Hendrik Streek, Institut für Virologie, Universitätsklinik Bonn
- Gerard Krause, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung
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Quelle: quarks.de
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"Mitleid und Erbarmen hielten Bilbos Hand zurück. Viele, die leben, verdienen den Tod und manche, die sterben, verdienen das Leben. Kannst du es ihnen geben, Frodo? Dann sei nicht so rasch mit einem Todesurteil bei der Hand. Selbst die ganz Weisen erkennen nicht alle Absichten. Mein Herz sagt mir, dass Gollum noch eine Rolle zu spielen hat, zum Guten oder zum Bösen, ehe das Ende kommt." (Gandalf zu Frodo)
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