Covid-19 und die Sterblichkeitsrate

In den Medien wird viel über die Gefahr diskutiert, wie gefährlich SARS-CoV-2 oder Covid-19 (Corona-Virus-Krankheit 2019) ist. Über die die Sterblichkeitsrate wird gesprochen. Einige Leute behaupten, dass es in einem Jahr mehr Todesfälle durch Influenza als durch SARS-CoV-2 gab. Andere sagen, dass das Virus das Potenzial hat, das Krankenhaussystem mit zu überlaufen Patienten. Wer hat Recht?

Klärung in den Bezeichnungen

Die Mortalitsrate (M) wir gebildet, indem die Zahl der Verstorbenen durch die Gesamtbevölkerung geteilt wird (bei gegebenen Zeitintervall):

Fallsterblichkeitsrate (F) wird auf die gleiche Art und Weise berechnet, bezieht sich aber auf die Gesamtzahl der Infizierten:

Die Sterblichkeitsrate wird manchmal für den einen oder anderen Begriff verwendet und ist daher nicht sehr spezifisch. Und hier haben wir den Grund für einen Teil der Verwirrung, wenn wir Äpfel mit Birnen vergleichen. Aber kurz davor müssen wir einen anderen Begriff, die Morbidität kennen, der die Anzahl der Infizierten pro Bevölkerung in einem bestimmten Zeitintervall beschreibt.

Die Zeitintervalle können weggelassen werden, wenn wir eine nicht wiederkehrende Epidemie haben, die wir nach dem vollständigen Ende beschreiben.

Es ist zu beachten, daß mit dieser Berechnungsmethode nur am Abschluß einer Epidemie die richtigen Zahlen erhalten werden!

Das Auflösen der Verwirrung

Es ist wahr, die Mortalitätsrate von SARS-Co-2, derzeit am 1. April 2020, ist statistisch vernachlässigbar klein im Vergleich zu den Schätzungen, die wir von gewöhnlicher Grippe haben. Die meisten Grippe-Daten werden nur statistisch berechnet und nicht tatsächlich gemessen.

Allerdings ist die Fallsterblichkeitsrate von SARS-Co-2, aus den Daten im Moment zu beobachten ist, signifikant höher als bei der Grippe. Wir können anhand der Fallsterblichkeitsrate abschätzen, wie hoch die Mortalitätsrate sein könnte, wenn die Mehrheit der Bevölkerung infiziert wird. Daher besteht die Sorge, dass die Anzahl der Todesfälle die der Grippe übertreffen wird

Insbesondere das Zeitintervall, wenn sich die Gesamtzahl der Infizierten Menschen verdoppelt, (Verdopplungszeit) ist eher sehr klein. Es gibt Bedenken, dass die Krankenhauskapazitäten überlastet werden und wir dann möglicherweise nicht allen Menschen richtig helfen können.

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Der Aufruf, einen ISO-Standard für epidemiologische Daten zu schaffen

Es gibt mehrere Gründe, warum wir Probleme haben, die Fallsterblichkeitsrate gut zu ermitteln. Der erstaunlichste Punkt in unserer modernen digitalen Welt ist, dass wir keine einheitlich gesammelten Daten haben. Jeder fängt an, Daten in verschiedenen Kategorien zu zählen. Dies ist von Land zu Land und von Organisation zu Organisation unterschiedlich. Schlimmer noch, die Kategorien ändern sich auch während einer Epidemie — sogar mehrmals. Für Statistiken bedeutet dies, dass Zahlenreihen dann ziemlich wertlos werden und wichtige Informationen sinnlos verloren gehen. Es gibt sogar keine standardisierten Datenformate zum Austausch der Daten. Es ist ein ziemlich großes Durcheinander.

Was wir brauchen, ist ein einfacher ISO-Standard, der die wichtigsten Kategorien definiert und eine definierte Methode, um sie zu zählen. Mit einer zentralen Datenbank und einer App können Ärzte in wenigen Sekunden die einfachen Fragen beantworten. Datenschutz ist wichtig und kann nur am Anfang sichergestellt werden. Daher erhalten Ärzte nur eine Registrierungsnummer für ihren Bericht, den sie in ihre persönliche Patientendokumentation eintragen. Es werden also nur Ärzte registriert und können bei Bedarf kontaktiert werden, sie bieten jedoch den Datenschutzfilter. Eine gestohlene Datenbank wäre dann kein Grund zur Sorge.

Statistische Grenzen

In der für diese Seite zugrunde liegenden Datenbank, die von Johns Hopkins University verwaltet wird, sind registrierte COVID-19-Fälle aufgeführt, die als solche identifiziert wurden mit einen sogenannten PCR-Test. In Ländern mit begrenzter Testkapazität, kann diese zu einer niedrigeren effektiv gemesse Anzahl führen und Anzahl der Infektionen führen und die pro Tag “deklarierten” Eingaben anInfektionen verfälschen Daher ist eine Abflachung des Anstiegs nicht unbedingt real, sondern könnte ein Artefakt sein, wenn man sich einer begrenzten Testkapazität nähert.

In allen Epidemien können wir nur einen Bruchteil der infizierten Menschen nach einer verifizierten Methode zählen. Einige haben möglicherweise überhaupt keine Symptome und ersuchen daher auch keinen Test noch brauchen sie Hilfe. Daten können durch politische Gründe, menschliche Fehler oder andere Motivationen verdreht werden. Solange wir uns mit Menschen befassen, wird ein menschlicher Unsicherheitsfaktor enthalten sein.

Nur wenn wir alle Leute gleichzeitig testen, können wir eine annähernd richte Anzahl erhalten. Trotzdem, die Daten die wir aktuell haben und eine Teilmenge darstellen, kann uns den richtigen Blick auf das Ganze liefern.

Zeitkorrektur in der Fallsterblichkeitsrate

Wenn die Sterblichkeitsraten wie oben beschrieben berechnet werden und wir die heutigen Daten verwenden, liegt ein intrinsischer Fehler bei dieser Methode vor, da in den meisten Fällen eine zeitliche Verzögerung zwischen Diagnose und Tod besteht. Wir können dies sehr gut in den Daten Chinas sehen:

Aus diesen Daten ergibt sich eine Verzögerungszeit zwischen Diagnose und Tod von 5,54 Tagen (± 0,7%). Wenn wir diese Verzögerung ignorieren, sind die Infektionszahlen weiter exponentiell gestiegen, was unser Ergebnis verwässert. Daher müssen wir diese Zeit in unseren Berechnungen korrigieren und die Sterblichkeitsrate von älteren Infiziertenzahlen rückwärts darstellen:

Und natürlich sehen wir wieder die exponentielle Funktion. Diese Methode ist besonders zu Beginn eines schnellen exponentiellen Anstiegs wichtig. In Krankenhäusern können wir die Verzögerungszeit früher ermitteln, als wir sie aus den oben gezeigten kumulativen Daten errechnen können. So kann frühzeitig eine viel realistischere Schätzung der Sterblichkeitsrate erhalten werden. Dafür muß in die CFR-Formel nur für x die negative Zahl der Verzögerungszeit eingesetzt werden, um die Fallsterblichkeitsrate zu erhalten.

Diese Methode kompensiert den Effekt, der in dieser Kurve zu sehen ist:

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