Dabei sind diese Fakten unmissverständlich:

JA, die Anzahl an Corona-Tests ist gestiegen (s. graue Balken in der Grafik). In den letzten fünf Wochen von 505.518 auf 672.171 nach den Zahlen des RKI.

UND NEIN, der Zuwachs an neuen Corona-Fällen (rote Balken) von 3.080 auf 6.909 wöchentlich ist dadurch keineswegs erklärt. Die gelbe Linie „fiktiver Fälle“ zeigt, was mit dem höheren Testaufkommen erklärbar wäre. In der vergangenen Woche wären das 4.033 positive Tests gewesen, tatsächlich aber waren es 6.909.

Auch wenn der tatsächliche Nutzen der App erst in einigen Monaten bewertet werden kann, ist sie berechtigterweise mit großen Hoffnungen verbunden. Im Idealfall wird sie dazu beitragen, die Infektionszahlen auch in Zeiten zunehmender Kontakte so gering wie möglich zu halten. Gerade uns Beschäftigten im Gesundheitswesen kann sie dabei helfen, besonders gefährdete Menschen zu schützen, indem wir Infektionen frühzeitig erkennen und weitere Übertragungen vermeiden.

Was heißt „Niedriges Risiko“

Keine Berücksichtigung finden dabei Kontakte mit Menschen ohne Handy oder solchen, die die App nicht nutzen. Ebensowenig solche mit Menschen, die gar nicht getestet wurden, sei es wegen fehlender Symptome oder aus anderen Gründen.

Auch mit grün unterlegtem „Niedrigrisiko-Status“ heißt es also weiterhin wachsam sein: Abstand wahren, Mund-Nasen-Schutz in Risikosituationen, bei einschlägigen Symptomen an Covid-19 denken!

Was bedeutet „Erhöhtes Risiko“

Wer durch die App gewarnt wird, sollte Begegnungen vermeiden und – wenn möglich – nach Hause gehen. Per Telefon sollte dann mit Hausärztin oder Hausarzt oder dem ärztlichen Bereitschaftsdienst (Tel. 116 117) oder dem zuständigen Gesundheitsamt (für den LK Osterholz Tel. 04791 930 2900) über das weitere Vorgehen beraten werden.

Über eine Krankschreibung entscheidet der behandelnde Arzt, über die Anordnung von häuslicher Quarantäne das zuständige Gesundheitsamt jeweils nach eigener Einschätzung. Wer positiv auf Corona getestet wird, kann eine Krankschreibung erhalten und hat Anspruch auf Lohnfortzahlung. Wenn das Gesundheitsamt Quarantäne anordnet, zahlt der Arbeitgeber das Gehalt weiter und wird dafür vom Gesundheitsamt entschädigt.

Y. Furuse vom Institute for Frontier Life and Medical Sciences and Hakubi Center for Advanced Research der Uni Kyoto in Japan und Co-Autoren haben 3.184 Fälle Coronavirus-Infektion in Japan analysiert und dabei 61 Cluster identifiziert, die ihren Ausgang in Gesundheits- und Pflegeeinrichtungen, Restaurants und Bars, Arbeitsstätten und bei Musikveranstaltungen genommen haben. Sie haben dabei 22 mutmaßliche Ursprungspatienten identifiziert, die mehrheitlich 20–39 Jahre alt und zum Zeitpunkt der Virusübertragung prä- oder asymptomatisch waren.

Im Detail sind einige Ergänzungen angebracht, die in dieser Heatmap nicht dargestellt sind:

• Das Geschlecht ist ebenfalls ein wichtiger und unabhängiger Risikofaktor: Männer haben im Vergleich zu Frauen ein 2.1-fach erhöhtes Risiko für einen tödlichen Verlauf. ⁽¹⁾
• Die Begleiterkrankungen wurden hier nur recht grob anhand von verschriebenen Arzneimitteln oder ICD-Codes bei Krankenhausentlassung erfasst. Aus anderen Studien wissen wir mittlerweile, dass beispielsweise ein gut behandeltes stabiles Asthma kein erhöhtes Risiko darstellt.
• Überraschenderweise beeinflussen vermutlich auch die AB0-Blutgruppenmerkmale den Verlauf von Covid-19. Eine ebenfalls ganz frische Studie legt nahe, dass Patienten mit Blutgruppe A ein 1.45-fach höheres und mit Blutgruppe 0 ein 0.65-fach geringeres Risiko für einen schweren Covid-Verlauf haben. ⁽²⁾

Zum Schluss noch eine Klarstellung, weil das oft verwechselt wird: Risikopatient bezieht sich in diesem Zusammenhang auf das Risiko für einen schweren oder gar tödlichen Verlauf, wenn man einmal vom Virus infiziert ist. Das Risiko, überhaupt erst infiziert zu werden, ist nach bisherigen Erkenntnissen für alle Menschen gleich und lässt sich nur durch Verhaltensweisen beeinflussen (Abstand, Vermeidung von Ansammlungen in geschlossenen Räumen, Mund-Nasen-Schutz, Schutzausrüstung).

9.519 Fälle waren SARS-CoV-2-PCR-positiv, davon wurden 78 % ambulant und 22 % im Krankenhaus behandelt, 3.2 % auf einer Intensivstation. 5.5 % sind innerhalb von 30 Tagen verstorben. Das Durchschnittsalter der ambulanten Fälle lag bei 45 Jahren (Interquartilbereich IQR 31-57), der Verstorbenen bei 82 Jahren (IQR 75-89). Das Alter war ein starker Prädiktor für tödlichen Ausgang (Odds Ratio OR 14 für 70-79-Jährige, OR 26 für 80-89-Jährige und OR 82 für Fälle über 90 Jahre im Vergleich zu 50-59- Jährige, angepasst an Geschlecht und Anzahl der Komorbiditäten). Auch die Anzahl der Komorbiditäten war stark mit einem tödlichen Ausgang assoziiert (OR 5.2 für Fälle mit ≥4 Komorbiditäten gegenüber keinen Komorbiditäten). 82 % der Verstorbenen hatten mindestens 2 Komorbiditäten. Viele schwerwiegende chronische Erkrankungen erwiesen sich als Prädiktoren für Krankenhausaufnahme (OR 1.3-1.4 für z. B. Schlaganfall, ischämische Herzerkrankung bis 2.2-2.7 für z. B. Herzinsuffizienz, im Krankenhaus diagnostizierte Nierenerkrankung, chronische Lebererkrankung) und Mortalität (OR 1.2-1.3 für z. B. ischämische Herzkrankheit, Hypertonie bis 2.4-2.7 für z. B. schwere psychiatrische Störung, Organtransplantation). Ohne Komorbiditäten war die Mortalität bei bis zu 80-Jährigen relativ niedrig (5% oder weniger).

Objective To provide population-level knowledge on individuals at high risk of severe and fatal coronavirus disease 2019 (COVID-19) in order to inform targeted protection strategies in the general population and appropriate triage of hospital contacts. Design, Setting, and Participants Nationwide population-based cohort of all 228.677 consecutive Danish individuals tested (positive or negative) for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) RNA from the identification of the first COVID-19 case on February 27th, 2020 until April 30th, 2020.
Main Outcomes and Measures We examined characteristics and predictors of inpatient hospitalization versus community-management, and death versus survival, adjusted for age-, sex- and number of comorbidities.
Results We identified 9,519 SARS-CoV-2 PCR-positive cases of whom 78% were community-managed, 22% were hospitalized (3.2% at an intensive care unit) and 5.5% had died within 30 days. Median age varied from 45 years (interquartile range (IQR) 31-57) among community-managed cases to 82 years (IQR 75-89) among those who died. Age was a strong predictor of fatal disease (odds ratio (OR) 14 for 70-79-year old, OR 26 for 80-89-year old, and OR 82 for cases older than 90 years, when compared to 50-59-year old and adjusted for sex and number of comorbidities). Similarly, the number of comorbidities was strongly associated with fatal disease (OR 5.2, for cases with ≥4 comorbidities versus no comorbidities), and 82% of fatal cases had at least 2 comorbidities. A wide range of major chronic diseases were associated with hospitalization with ORs ranging from 1.3-1.4 (e.g. stroke, ischemic heart disease) to 2.2-2.7 (e.g. heart failure, hospital-diagnosed kidney disease, chronic liver disease). Similarly, chronic diseases were associated with mortality with ORs ranging from 1.2-1.3 (e.g. ischemic heart disease, hypertension) to 2.4-2.7 (e.g. major psychiatric disorder, organ transplantation). In the absence of comorbidities, mortality was relatively low (5% or less) in persons aged up to 80 years. Conclusions and Relevance In this first nationwide population-based study, increasing age and number of comorbidities were strongly associated with hospitalization requirement and death in COVID-19. In the absence of comorbidities, the mortality was, however, lowest until the age of 80 years. These results may help in accurate identification, triage and protection of high-risk groups in general populations, i.e. when reopening societies.

Ich wollte es also möglichst genau wissen: Was machen die schwedischen Kollegen auf ihren Intensivstationen anders und auf welcher Grundlage treffen sie ihre Entscheidungen? Ich schaute mir im ersten Schritt die Altersverteilung in der Swedish Intensive Care Registry (SIR) an, die solche Analysen in übrigens weltweit einmaliger Transparenz gestattet. Betrachtet man dort Monat für Monat die Patientenzahlen in den Altersgruppen, kommt man allerdings zu einem ernüchternden Ergebnis:

Danach nämlich haben sich die Ansichten der schwedischen Kollegen über Ethik und Sinnhaftigkeit der Intensivmedizin bei Älteren fast schlagartig geändert: Bis Februar 2020 waren sie den unseren sehr ähnlich, der Anteil >80-Jähriger lag sehr stabil bei gut 10 %. Erst seit die Corona-Pandemie europäischen Boden erreicht hat, werden deutlich weniger ältere Menschen auf schwedischen Intensivstationen aufgenommen.

Und es liegt keineswegs an einem anderen Patientenklientel zu Zeiten der Corona-Pandemie: Beschränkt man die Statistik auf Patienten mit infektiösen und respiratorischen Erkrankungen, so fällt der Rückgang bei den über 70- und über 80-Jährigen sogar noch deutlicher aus. Und natürlich lag es auch nicht an einer plötzlich geringeren Anzahl Schwerkranker im höheren Alter: Wir alle wissen, dass gerade ihr Anteil unter den schwedischen Covid-Toten sehr hoch ist.

Der schwedische Weg und die Sache mit den Corona-Toten

Schweden ist in der Corona-Pandemie einen besonderen und weltweit vielbeachteten Weg gegangen. Je nach Standpunkt des Betrachters ist dieser „schwedische Weg“ vielfach gelobt und ebenso häufig kritisiert worden. Befürworter betonen die vergleichsweise geringen Beschränkungen der Freizügigkeit, den hohen Wert der Freiwilligkeit, den geringeren wirtschaftlichen Schaden und den mittelfristig besseren Schutz vor einer zweiten Infektionswelle. Kritiker haben hauptsächlich die im Vergleich zu den Nachbarländern und Deutschland deutlich höhere Zahl der schwedischen Covid-Toten im Blick:

In Schweden sind bis zum 22. Mai 3.871 Menschen mit dem Corona-Virus verstorben, das sind 380 pro 1 Mio. Einwohner. Damit liegt Schweden unter halbwegs vergleichbaren Ländern hinter Belgien (804/1 Mio. Einw.), Spanien (598), Italien (538), Großbritannien (542) und Frankreich (421) an sechster Stelle der Covid-19-Sterblichkeit und weit vor Deutschland (99) oder Österreich (72).⁽²⁾ Das wird seit Wochen berichtet und ist auch der wesentliche Kritikpunkt am schwedischen Weg im In- und Ausland.

Aber: Völlig zurecht weisen die schwedischen Staatsepidemiologen und Befürworter des schwedischen Weges darauf hin, dass höhere Infektions- und damit auch Sterberaten in der Anfangsphase unausweichlich sind und bewusst in Kauf genommen werden, wenn Kontaktbeschränkungen lockerer gehandhabt werden. Die Bevölkerung wird zwar schneller durchseucht als in Ländern mit Lockdown, ist aber auch früher durch damit. Am Ende wäre in etwa die gleiche Mortalität zu erwarten, so der postulierte Idealfall. Entscheidend dabei aber ist, das haben Befürworter und Gegner gleichermaßen konstatiert, dass das Gesundheitswesen und insbesondere die Intensiv- und Beatmungskapazitäten zu keinem Zeitpunkt überlastet werden. Sonst nämlich kommt es unweigerlich zu vermeidbaren Todesfällen wie beispielsweise in der Lombardei, wo es vorübergehend weniger Beatmungsgeräte als Patienten mit schwerem Lungenversagen gab.

Die Frage des „Blutzolls“ der jeweiligen Strategie hat also zwei Facetten: Einerseits die langfristige Sterblichkeit über die gesamte Zeit der Pandemie, die wohl erst im nächsten Jahr verglichen werden darf. Und andererseits die Zahl eigentlich unnötiger Todesfälle, die lediglich fehlenden Intensivkapazitäten geschuldet ist. Insofern ist der schlichte Vergleich der Todesfälle pro 1 Mio. Einwohner nicht aussagekäftig, solange die Beanspruchung der Intensivstationen nicht berücksichtigt wird.

Schwedische Intensivstationen in der Corona-Pandemie

Die Erfahrungen aus China und später Norditalien haben auch in Schweden dazu geführt, sich frühzeitig auf die medizinischen Kapazitäten und insbesondere die Möglichkeiten der Intensivbehandlung zu konzentrieren. Vor der Corona-Pandemie verfügte Schweden über etwa 500 Betten auf Intensivstationen, somit 48 Betten/1 Mio. Einw. (zum Vergleich: Deutschland ca. 333, Österreich ca. 289, USA ca. 258 und Italien ca. 84/1 Mio. Einw.). Diese Zahl wurde in Schweden Anfang April auf 800 und am 13. April auf 1039 Betten aufgestockt, dann also 101 Betten/1 Mio. Einw.. Sie waren Mitte April zu 80 % belegt ⁽³⁾.

Dann aber, bis vor wenigen Tagen konnte ich es mir nicht recht erklären, blieb die Zahl der Covid-19-Patienten auf schwedischen Intensivstationen von Anfang April bis Anfang Mai erstaunlich stabil. Diese Entwicklung mit seit Anfang Mai sogar leicht sinkenden Zahlen von Neuzugängen wurde auch mehrmals als Grundlage für die strategischen Entscheidungen von Regierung und Folkhälsomyndigheten (öffentliche Gesundheitsbehörde) genannt, wenn es um die Beibehaltung des Schwedischen Wegs ging.

Und hat es jetzt gereicht?

Am 24. April berichtete die schwedische Tageszeitung Dagens Nyheter, in der Stockholmer Uniklinik Karolinska könnten nicht mehr alle schwerkranken Patienten intensivmedizinisch behandelt oder beatmet werden. Die Zeitung zitiert einen namentlich nicht genannten Arzt: „Wir erleben, dass die Selektionskriterien für den Katastrophenfall bereits jetzt Anwendung finden.“

Und Dr. Lars Falk, Leiter der ECMO-Intensivstation der Karolinska äußerte sich am 8. Mai in einem Interview mit AFP so: „Wir sind immer voll besetzt. … Die Plätze werden immer knapper. Wir müssen also wirklich die richtigen Patienten auswählen und bei dieser Selektion müssen wir natürlich auch Menschen die ECMO-Behandlung entziehen und das sind wirklich schwierige Entscheidungen, die zu treffen sind.“

Björn Persson, Geschäftsführer der Karolinska-Intensivstation, bestritt allerdings, dass Patienten nach härteren Kriterien priorisiert würden. ⁽⁴⁾

Dem NDR fiel aber auf:

„In Schweden ist die Zahl der Corona-Patienten, die mindestens 80 Jahre alt sind und intensivmedizinisch behandelt werden, sehr niedrig. Bis Anfang Mai waren es 50 von mehr als 5200 nachweislich Infizierten in dieser Altersgruppe – also weniger als ein Prozent. In anderen Altersgruppen wurden deutlich mehr Corona-Patienten auf einer Intensivstation behandelt: Mehr als zehn Prozent der Infizierten im Alter von 70 bis 79 und mehr als 16 Prozent bei den 60- bis 69-Jährigen.“

Auf Anfrage des NDR begründete das der Vorsitzende des schwedischen Intensivregisters, Johnny Hillgren, so:

„There are quite big differences in what is meant by intensive care in different countries. […] We guess that this means that either also less severely ill patients are treated in intensive care units in Germany or patients which we in Sweden expect to have too small chances to survive to a meaningful life are treated in German intensive care units. […] There may be more ethical discussions and more discussions about futility before a patient is admitted to intensive care in Sweden.“

Schwedischer Weg auf Kosten der Alten

Die eingangs dargestellte Altersstatistik der letzten Monate macht aber deutlich, dass dies nicht die Gründe sein können. Die gemutmaßten ethischen Diskussionen haben ganz offensichtlich erst angesichts zu knapper Ressourcen begonnen und das ist in meine Augen schlichtweg „vorauseilende Triage“. Völlig unklar bleiben dabei die Kriterien dieser Auswahlentscheidungen, die in ihrer Summe eindeutig zu einer Therapiebeschränkung bei älteren Menschen geführt haben.

Anmerkung zum Schluss

Intensivmedizin im hohen Lebensalter ist nicht notwendigerweise „gut und richtig“, sondern ein komplexes Thema mit vielen Facetten. Grundsätzlich aber ist sie eine Errungenschaft, sofern der kranke Mensch in seiner ganzen Persönlichkeit betrachtet und ethische Prinzipien verantwortungsvoll geachtet werden. Intensivmedizin kann unter den richtigen Voraussetzungen auch hochbetagten kritisch kranken Patienten die Chance geben, noch einmal in ein für sie zufriedenstellendes Leben zurückzukehren. In der Region Lombardei war das Durchschnittsalter der Covid-Intensivpatienten genauso hoch wie das aller Covid-Krankenhauspatienten. Knapp 50 % der über 80-jährigen Intensivpatienten überlebten dort die stationäre Behandlung, das entspricht ziemlich genau der Erfolgsquote bei Patienten mit entzündlich verursachtem Lungenversagen ohne Corona-Virus.

Chinesische Forscher der China Medical Treatment Expert Group for COVID-19 haben anhand der Daten von 1590 Covid-19-Patienten (mittleres Alter 48.9 Jahre, 57.3 % männlich) 10 von insgesamt 72 untersuchten Parametern zum Zeitpunkt der Aufnahme im Krankenhaus als unabhängige prädiktive Faktoren für eine schweren Verlauf (definiert als: Aufnahme auf einer Intensivstation oder künstliche Beatmung oder Tod) identifiziert. Diese unabhängigen Prädiktoren waren:

1. Abnormes Thorax-Röntgenbild (OR 3.39; 95% CI 2.14-5.38)
2. Alter (OR 1.03; 95% CI 1.01-1.05)
3. Hämoptysen (OR 4.53; 95% CI 1.36-15.15)
4. Dyspnoe (OR 1.88; 95% CI 1.18-3.01)
5. Bewusstlosigkeit (OR 4.71; 95% CI 1.39-15.98)
6. Anzahl der Begleiterkrankungen (OR 1.60; 95% CI 1.27-2.00)
7. Krebs-Anamnese (OR 4.07; 95% CI 1.23-13.43)
8. Neutrophilen/Lymphozyten-Quotient (OR 1.06; 95% CI 1.02-1.10)
9. LDH (OR 1.002; 95% CI 1.001-1.004)
10. Direktes Bilirubin (OR 1.15; 95% CI 1.06-1.24).

Aus diesen Parametern wurde ein Risiko-Score entwickelt, der mit einem frei zugänglichen Online-Rechner (http://118.126.104.170/) ermittelt werden kann. Die Area under the Curve (AUC) als Maß für die Vorhersage-Korrektheit lag sowohl in der Primär- und auch in der Validierungskohorte bei 0.88 (1.0 würde bedeuten, dass alle Vorhersagen korrekt sind).

Verlorene Lebensjahre (YLL) sind ein gutes und weit verbreitetes Maß, um die relative Bedeutung verschiedener Todesursachen miteinander zu vergleichen. Sie werden genutzt, um politische Entscheidungen und Maßnahmen des Gesundheitssystems abzuleiten und Interventionen zur Lebensverlängerung zu priorisieren. Ein Vergleich mit den YLL bei anderen Erkrankungen (in Großbritannien 8.2 für COPD, 11.6 für koronare Herzkrankheit, 13.1 für Pneumonie und 21.6 für Asthma) macht deutlich, dass die Covid-19-Mortalität eine erhebliche Belastung darstellt.

Ende April hat eine Forschergruppe von der Johns Hopkins School of Public Health und aus Shenzhen wichtige Daten zur Infektions-Überwachung (Surveillance) veröffentlicht. Dafür haben sie Daten des Shenzhen Center for Disease Control über die ersten dort diagnostizierten 391 Covid-Fälle und deren 1.286 engere Kontaktpersonen ausgewertet. Als engerer Kontakt galten gleicher Haushalt, gemeinsame Mahlzeit oder sozialer Kontakt mit einem Index-Patienten in den zwei Tagen vor Symptombeginn.

Die Studie vergleicht die symptombasierte Surveillance (Corona-Test nur bei Symptomen) mit der kontaktbasierten Surveillance (Corona-Test bei allen engeren Kontakten unabhängig von Symptomen). Symptombasierte Surveillance erfolgte an Flughäfen und Bahnhöfen, bei Krankenhausaufnahme oder durch Haus-zu-Haus-Fiebermessungen. Kontaktbasierte Surveillance betraf alle engeren Kontaktpersonen der Covid-Fälle.

• Die Infektionsrate der Kontaktpersonen betrug 6.6 % und war in den verschiedenen Altersgruppen vergleichbar (Kinder <10 Jahre 7.4 %). Ein besonders hohes Risiko hatten Kontaktpersonen, die mit der infizierten Person im gleichen Haushalt leben (mehr als 6-fach höher als in getrennten Haushalten) oder mit ihr gereist waren (mehr als 7-fach höher).
• Von den positiv getesteten Kontaktpersonen hatten 29 % kein Fieber und 20 % gar keine Symptome.
  Männliches Geschlecht (2.5-fach) und Alter (statistisch signifikant aber nur für die Altersgruppe 60-69 J.) sind Risikofaktoren für die Entwicklung schwerer Symptome.
• Im Vergleich zur symptombasierten Strategie (Corona-Test nur bei Symptomen) verkürzte die kontaktbasierte Surveillance die Zeit bis zum Befund um durchschnittlich 2.3 Tage und die Zeit bis zur Quarantäne um durchschnittlich 1.9 Tage.
• Die Anzahl der Menschen, die von einem Covid-Patienten angesteckt wurden (= Reproduktionszahl R), variierte stark. In dieser Studie (unter geltenden Kontaktbeschränkungen) hatte ein Patient im Durchschnitt 0.4 Kontaktpersonen infiziert, wobei nur 8.9 % der Covid-Patienten für 80 % aller Zweitinfektionen verantwortlich waren.
• Die Inkubationszeit lag im Mittel bei 4.8 Tagen, die Zeit bis zur Ausheilung bei 20.8 Tagen und die Zeit zwischen Symptombeginn und Tod (3 Fälle) bei 35-44 Tagen.

Von den 1.007 Rückmeldungen aus 405 Haushalten konnte der Infektionsstatus bei 919 Personen anhand von Abstrichen und Blutuntersuchungen auf Antikörper ermittelt werden. Die Daten wurden in der Woche vom 30. März bis zum 6. April erhoben und am 4. Mai 2020 vorab veröffentlicht: Streeck H et al.: Infection fatality rate of SARS-CoV-2 infection in a German community with a super-spreading event. In meinen Augen sind die Ergebnisse in mehrerlei Hinsicht sehr interessant:

Die für mich wichtigsten Ergebnisse

Anhand von 33 positiven Abstrichen während der Studie, 22 berichtet positiven Abstrichen vor der Studie und der Antikörpertests wurde bei insgesamt 138/919 Personen (15.5 %) eine aktuelle oder zurückliegende Corona-Infektion diagnostiziert.

Hochgerechnet wären das 1.956 Infizierte unter den 12.597 Einwohner Gangelts, von denen zu diesem Zeitpunkt sieben (Durchschnittsalter 81 Jahre) mit SARS-CoV-2-Nachweis verstorben waren. Daraus errechnet sich eine Infection Fatality Rate (IFR) von 0,36 %.

Symptome wurden von Infizierten zwar 2,2-mal häufiger angegeben als von Nicht-Infizierten, immerhin 22,2 % der Infizierten waren aber völlig symptomlos. Der Unterschied zwischen Infizierten und Nicht-Infizierten war am deutlichsten bei Geruchsverlust (19-fach häufiger), Geschmacksverlust (17-fach), Fieber (5-fach), Schwitzen und Schüttelfrost (3,7-fach) und Schwäche (3-fach).

Die Teilnahme an einer der Karnevalssitzungen war mit einer erhöhten Infektionsrate (21,3 % vs. 9,5 %, p<0.001) und bei Infizierten mit einer 1,6-fach höheren Anzahl von Symptomen (p=0.007) verbunden. Infizierte Teilnehmer einer Sitzung waren nur zu 16 % symptomfrei, infizierte Nicht-Teilnehmer hingegen zu 36 %. Das sekundäre Infektionsrisiko für Studienteilnehmer im gleichen Haushalt erhöhte sich von 15,5 % auf 43,6 % bei 2-Personen-Haushalten, auf 35,5 % bei 3-Personen-Haushalten und auf 18,3 % bei 4-Personen-Haushalten (p<0.001).

Was sagt uns das?

Mitten in der aktuell von vielen Seiten sehr emotional geführten „Öffnungs-Debatte“ ist es schwierig, die Ergebnisse der Heinsberg-Studie mit der gebotenen Vernunft zu interpretieren. Aufgrund kleiner Zahlen besteht natürlich eine gewisse statistische Unsicherheit und die Infektionsrate wird für andere Regionen mit Kontaktbeschränkungen nicht repräsentativ sein, weil das „super-spreading event“ in Gestalt der Kappensitzung vor Beginn wesentlicher Distanzierungsmaßnahmen stattfand.

Aber: die Heinsberg-Studie liefert erste eindeutige Belege für eine hohe Dunkelziffer von Infizierten. In Gangelt betrug sie das 4-fache der bis dato gemeldeten Fälle (15,5 statt 3,1 %) und bei -wie schon gesagt: fehlerbehafteten- Schätzungen anhand der IFR könnte sie deutschlandweit beim 10-fachen der gemeldeten Fälle liegen (1.9 Mio statt 170.000 Infizierte). Die Größenordnung jetzt besser zu kennen, hilft definitiv bei der Modellierung zukünftiger Verläufe.

Außerdem liefert die Studie wertvolle Indizien für die Annahme, dass die Viruslast bei der Infektion Einfluss auf den Verlauf der Erkrankung hat. Das ist derzeit die plausibelste Erklärung für die Tatsache, dass Infektionen der Kappensitzungs-Teilnehmer signifikant häufiger und signifikant mehr Symptome zeigten. Das hilft in meinen Augen sehr, die wirklich wesentlichen Elemente zur Infektionsminimierung zu identifizieren. Oder anders gesagt: die weniger oder gar nicht wichtigen Elemente dann auch zügig zu den Akten zu legen.