RKI-Modell Infektionen sinken langsamer, als Meldedaten nahelegen

Wo steht Deutschland in der Corona-Pandemie? Ein Blick in die Statistiken vermittelt oft nur ein unvollständiges Bild. Ein neues Verfahren soll das Problem zum Teil lösen. Es liefert bereits spannende Erkenntnisse.
Spaziergänger in Frankfurt am Main: Wie viele Menschen in Deutschland sind infiziert?

Spaziergänger in Frankfurt am Main: Wie viele Menschen in Deutschland sind infiziert?

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Ralph Peters/ imago images/Ralph Peters

"Wer wissen will, wie das Wetter ist, möge aus dem Fenster sehen", hat der Schriftsteller Max Goldt einmal gesagt. Und wer wissen wolle, wie morgen das Wetter sei? Der "möge morgen aus dem Fenster sehen". Für das Wetter mag das stimmen. Wer wissen will, wo genau Deutschland gerade in der Corona-Pandemie steht, hat es nicht so einfach. Ein Blick auf die Daten von heute spiegelt nämlich keineswegs die aktuelle Situation wider. Stattdessen blickt man in die Vergangenheit – teils mehrere Wochen.

Der Blick auf morgen ist mit noch mehr Unsicherheiten behaftet. Für Politiker, die über Lockerungen entscheiden müssen, ist das ein Problem. Wie soll es weitergehen? Viele Einkaufsläden haben inzwischen wieder geöffnet , der Betrieb in Schulen läuft an, für Kitas werden zumindest Konzepte zur Öffnung erarbeitet. In anderen Bereichen, bei Großveranstaltungen oder bei Besuchsregelungen für Krankenhäuser oder Pflegeheime etwa, werden Beschränkungen dagegen lange bestehen bleiben müssen.

In der Diskussion darum, welche Maßnahmen weiterhin gegen die Ausbreitung des Erregers Sars-CoV-2 aufrechterhalten werden müssen, spielen verschiedene Kennzahlen eine Rolle. Eine davon ist die Zahl der Neuinfektionen (lesen Sie hier mehr auch zur Reproduktionszahl, dem Verhältnis von Genesenen und Erkrankten, sowie anderen Kenngrößen). Das Problem dabei: Die Meldedaten des Robert Koch-Instituts (RKI) zu den Neuinfektionen sind äußerst lückenhaft. Und das liegt nicht nur an der hohen Dunkelziffer von Infizierten, die womöglich symptomfrei bleibt und deshalb nie auf das Coronavirus getestet wird.

Auch die Erfassung der offiziell bekannten Fälle ist gar nicht so einfach. Die Gesundheitsbehörde am Wohnort einer erkrankten Person erfährt erst mit Verspätung von dem Fall. Bis die lokal gesammelten Daten zentral am RKI-Hauptsitz in Berlin verarbeitet werden, geht noch einmal Zeit verloren. Mit einem Rechenmodell soll das Problem der Meldeverzögerung nun gelöst werden.

Infektionswelle verlief anders als am Anfang des Ausbruchs vermutet

In seinem täglichen Lagebericht zeigt das RKI inzwischen neben den eingegangenen Meldungen über Neuinfizierte dank dieses Modells auch noch einen anderen Verlauf der Pandemie. Er richtet sich nicht mehr nach dem Meldedatum, sondern nach dem mutmaßlichen Krankheitsbeginn. Schaut man nun auf diese Zahlen und ihre Entwicklung, zeigen sich einige interessante Effekte:

  • Die Zahl der täglichen Neuinfektionen ist demnach in der ersten Märzhälfte schneller gestiegen als zunächst bekannt.

  • Die Neuerkrankungen nahmen bereits wieder ab, als Bund und Länder sich am 23. März auf Kontaktbeschränkungen verständigten. Anhand der Meldedaten hatte es dagegen so ausgesehen, dass die Trendwende erst zwei Wochen später kam. Darauf verweist auch ein Bericht des "NDR" , der das Thema aufgebracht hatte.

  • Seit Ende März gibt es weniger Neuinfizierte pro Tag, als es die Meldezahlen nahelegen. Aber: Die Zahlen schrumpfen langsamer, als man mit Blick auf die Meldungen meinen könnte.

Den Krankheitsverlauf nach dem Meldedatum nachzuzeichnen, im Diagramm oben ist das die blaue Linie, bringt gleich mehrere Probleme mit sich. Man hinkt dem Infektionsgeschehen durch den Meldeverzug zwangsläufig hinterher. Insbesondere die jüngsten zurückliegenden Tage in der Statistik basieren auf sehr unvollständigem Datenmaterial. Und manche Gesundheitsämter übermitteln an den Wochenenden gar keine Fälle, sodass samstags und sonntags die Zahl der Meldungen regelmäßig einbricht.

Keine Vorhersage der Zukunft, sondern der Gegenwart

Ein realistischeres Bild zeichnet der Zeitverlauf nach mutmaßlichem Krankheitsbeginn, im Diagramm oben durch die rote Linie dargestellt. Der Krankheitsbeginn ist für einen großen Teil der registrierten Fälle bekannt. Für Patienten ohne bekannten Krankheitsbeginn wird der Zeitpunkt mithilfe von Erfahrungswerten statistisch berechnet. Auf diese Weise sind also Fälle, von denen das RKI vielleicht erst in der zweiten Märzhälfte erfuhr, bereits den mutmaßlichen Tagen des Krankheitsbeginns in der ersten Monatshälfte zugeordnet.

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Neben bekannten und berechneten Krankheitsbeginnen enthält der neue Zeitverlauf auch noch Prognosen über Neuinfektionen, deren Meldungen noch gar nicht beim RKI eingegangen sind. Mit der sogenannten "Nowcast"-Methode, die ebenfalls auf Erfahrungswerten und statistischer Schätzung basiert, werden damit die Meldeverzüge ausgeglichen. Es ist keine Vorhersage der Zukunft, wie man sie beim Wetter nutzt, sondern eine der nicht besser zu beschreibenden Gegenwart. Politischen Entscheidungsträgern kann das trotzdem helfen.

Der "NDR" berichtet, das RKI stelle der Regierung die "Nowcast"-Daten seit dem 9. April zur Verfügung. Zuvor habe das Modell noch an die Gegebenheiten der Pandemie angepasst und mit Daten gefüttert werden müssen. Bei den politischen Maßnahmen gegen Corona im März stand das Werkzeug also noch nicht zur Verfügung.

Doch was ist mit dem jetzt erkennbaren Effekt, dass die Zahl der Neuinfektionen damals bereits vor dem Verhängen der Kontaktsperren durch Bund und Länder wieder gesunken ist? Der Virologe Christian Drosten von der Charité in Berlin hat das unter anderem mit der bereits zuvor erfolgten Absage von Großveranstaltungen begründet : "Das hat viel an Grundübertragungstätigkeit und am Einstreuen großer Ausbrüche verhindert." Auch die ebenfalls bereits vorher in Kraft getretenen Schulschließungen hätten dafür gesorgt, dass Übertragungen zwischen Haushalten bereits vor den Kontaktbeschränkungen "sehr stark begrenzt" gewesen seien.

Die "Nowcast"-Daten können nun bei möglichen künftigen Infektionswellen nützlich sein. Auch in diesen Fällen würde ein Blick allein auf die Meldedaten das Geschehen wieder verzerren. Stecken sich mehr Menschen neu an, spiegelt sich das erst Tage später in den offiziell gemeldeten Zahlen wider. Bleibt die Zahl der täglichen Neuansteckungen gleich, suggerieren die jüngsten Meldedaten dennoch stets ein Absinken in den jüngsten zurückliegenden Tagen. Und nimmt die Zahl der Neuinfektionen ab, verstärkt der Meldeverzug den Eindruck der Abnahme.

Ein Problem bleibt freilich: Ein Covid-19-Infizierter taucht erst dann in den Statistiken auf, wenn er auch als solcher positiv getestet wurde. Die Frage, wie weit die Erkrankung in der Bevölkerung tatsächlich verbreitet ist, lässt sich daher auch mit der neuen Datenaufbereitung nicht beantworten.