Grundlage für zukünftige Evaluationen gesundheitspolitischer Maßnahmen – Einschätzung vom 17. April

[mit Dr. Constantin Weiser] Was wäre, wenn die Regeln für soziale Kontakten nicht vor zwei Tagen verändert worden wären? Was wäre, wenn weiterhin alle Bewohner Deutschlands sich an diese Regeln halten würden? Dies wird durch folgende Abbildungen (erneut Gompertzkurven) für alle 16 Bundeländer dargestellt.

 

 

Die Abbildung zeigt die tatsächliche Entwicklung der Anzahl der mit CoV-2 infizierten Gemeldeten pro 100.000 Einwohnern vom 24. Februar bis 17. April 2020 (die schwarzen Punkte). Nimmt man Rheinland-Pfalz als Beispiel, sieht man, dass aktuell für circa 130 von 100.000 Einwohnern eine gemeldete Infektion vorliegt. In Bayern sind fast 300 von 100.000 Einwohnern infiziert (und gemeldet), in Sachsen-Anhalt sind es nur knapp 60 von 100.000.

Das Interessante an der Abbildung ist jedoch die Vorhersage, wohin sich die Fallzahlen entwickeln würden, wenn die aktuell noch bis Montag geltenden Regeln beibehalten worden wären und sich weiterhin alle Bewohner Deutschlands daran halten würden. Wir sehen, dass die Zahlen der gemeldet Infizierten weiter steigen würden, dass sich diese jedoch einer Obergrenze annähern. Diese hypothetische Obergrenze (für den Fall gleicher Regeln und gleichen Verhaltens) ist in folgender Tabelle angegeben.

 

BW BY BE BB HB HH HE MV
299 341 162 125 93 262 134 46
NI NW RP SL SN ST SH TH
128 190 152 334 121 67 97 88

 

Die Zahl 152 für Rheinland-Pfalz bedeutet, dass bei unverändertem Verhalten die Covid-19 Pandemie in Rheinland-Pfalz mit circa 152 gemeldet Infizierten pro 100.000 Einwohnern "enden" würde. In Bayern wären 341 von 100.000 gemeldet infiziert, in Sachsen-Anhalt würde der Anteil nur 67 pro 100.000 Einwohner sein.

Wieso interessiert dieses "was wäre wenn" - hätte, hätte, Fahrradkette? Diese erwarteten Entwicklungen sind die Grundlage für die Evaluation der ab Montag geltenden neuen Regeln für soziale Kontakte. Wenn die ab Montag (oder besser eine Woche später) tatsächlich zu beobachtenden Fallzahlen stark von dem erwarteten Trend abweichen, dann kann man ab einer ausreichend starken Abweichung ziemlich sicher sagen, dass die Änderung der Fallzahlen auf die Änderung der Regeln zurückzuführen ist.