Ganz herzlichen Dank für die Einladung. Ähm es ist ein spannendes Jahr gewesen. Ich denke für viele, auch grade wegen des interdisziplinären Austausch, den ich vorher nicht so hatte. Viele wundern sich, wie komme ich eigentlich von
Forschung theoretisch neurowissenschaften zu Covid neunzehn. Den Teil kann ich hier heute nicht berichten, aber im Kern ist es das folgende, ich hab bisher,
Die Ausbreitung von Aktivität im Gehirn.
Also wie bereitet sich dort Aktivität aus? Und die mathematischen Modelle sind extrem ähnlich zu denen, die die Ausbreitung von Viren
in einer Gesellschaft und in der Population beschreiben. Insofern hatten wir alle Werkzeuge dort liegen und haben die dann relativ schnell angewendet
Ich bin sehr gespannt auf die Diskussion heute, ganz herzlichen Dank für die Einladung hier. Ich gebe erstmal einen ganz groben Übersicht
wie wir die effektive von Maßnahmen abschätzen, viele von ihnen kennen das wahrscheinlich. Es ist ein basisches Schätzverfahren. Dann möchte ich äh zeigen, wie wir aber auch Modelle nutzen, um mögliche Wirkungen von Testen und Kontakt nachverfolgen oder von dem Fortschritt der Impfung
quantitativ abzuschätzen, ganz grob sage ich manchmal, das ist so ähnlich wie so eine Überschlagsrechnung, die wir da machen, aber eben auch etwas komplexerem Niveau.
Mit dem dynamischen Modellen im Hintergrund und möchte dann einen kurzen Ausblick geben, der dann ein bisschen weniger wissenschaftlich ist, aber so ein bisschen mehr eine Perspektive gibt, niedrige Fallzahlenvorsorge statt Nachsehen
ähm das ist etwas, was mir als Resultat oder als Schlussfolgerung aus den Daten doch sehr äh doch immer wieder auffällt.
Also wir sehen die Modelle aus.
Wir nehmen typischerweise die sogenannten SER-Modelle, suspebel bedeutet, das ist die Population, die dann mit dem Virus noch keinen Kontakt hat, die kann sich möglicherweise infizieren und ist dann danach.
Im Idealfall immun und zumindest für eine gewisse Weile
Das Ganze hat ähm bestimmte Zeitfenster. Man ist äh braucht eine gewisse Zeit, bis man Symptome entwickelt und bis dann irgendwann der Fall der Fall auch ähm berichtet wird. Das äh Interessante hier ist die Reproduktionsrate, äh die sorgt dafür, dass wir hier einen
Feedback-Loop haben. Das heißt, je mehr Infizierte wir haben, desto mehr treffen die möglicherweise auch substable Personen und dadurch kommt kommen wir dann zu diesem Initialexponentiellen Wachstum. Äh die Gleichung dafür werden dann beschrieben in Übergangsraten.
In das andere Kompaktment. Ich muss da jetzt nicht zu sehr ins Detail gehen. Ich denke, das kann man sich ganz gut vorstellen. Immer wenn infizierte Personen eine sukzeple im Prinzip trifft
Gibt's eine gewisse Rate des Übergangs, modellieren aber eher nicht die einzelne Person, sondern bestimmte Poolgrößen.
Das kann man beliebig erweitern, diese Modelle. Hier ein Beispiel, wo wir dann nochmal ganz explizit machen
Das ist ein Menschen gibt, die X-Posts sind, die tragen, also das Virus in sich geben, ist aber noch nicht weiter. Das äh ist ganz wichtig zu mobilieren, wenn man ganz genaue Zeiten auch äh der Skala von einigen Tagen untersuchen möchte.
So ein Modell haben wir genommen
am Anfang für die erste Welle an die Daten in Deutschland gefittert, das ist ja jetzt ein Jahr her, hier ist muss man inzwischen die
in die Zeitachse ganz klar zwanzig zwanzig einschreiben und wir erinnern uns um den achten März herum wurden die Großveranstaltungen abgesagt um den fünfzehnten März herum Schulen, Geschäfte et cetera geschlossen und am zweiundzwanzigsten März kam dann das Kontakt,
Auf der Y-Achse die Neuinfektion pro Tag. Hier, wie gesagt, die Zeit. Die waren damals mit einer gewissen Dunkelziffer behaftet. Wir wissen, dass das jetzt ein Faktor vier bis sechs wahrscheinlich war.
Ähm nichtsdestotrotz kann man versuchen dann das Modell, was wir haben, so gut wie möglich an diese Daten heranzufinden. Und ähm muss dazu noch einbeziehen, dass es eben diese Verzögerung gibt zwischen der Maßnahme.
Und bis man sie dann auch wirklich in den Daten beobachten kann. Diese Male, diesen, diese Verzögerung kann man eben, äh, Base mitschätzen. Wir haben dann überlegt, wie würden sich die Fallzahlen entwickeln, wenn wir.
Im Prinzip.
Nur die Großveranstaltung abgesagt hätten, dann findet man sehr interessanten, unerwarteten Effekt, dass die Fallzahl dann untergehen. Das liegt einfach daran, dass man eine Maßnahme macht und den R-Wert da durch deutlich ändert.
Das führt schon zu einem transidenten Effekt, aber der ist nur transient, das ist nicht so ähm das bedeutet nicht, dass das eher notwendigerweise unter eins ist.
Schulschließungen, Geschäfte schließen, hätten wir im März wahrscheinlich etwa eine Stabilisierung der Fallzahlen gehabt.
Ihr in Farbe, im Hintergrund ist es fünfundneunzig prozentige äh und erst nach dem Kontaktverbot hier
sehen wir einen deutlichen Rückgang der Fallzahlen. Das ist die Vorhersage, die wir damals hatten, die ist dann relativ gut dann auch von den Daten über ein.
Gezeigt worden. Hier auf der Ypsilon-Achse ist das Land da, also die Ausbreitungsrate, die ist ja ähnlich zu dem R-Wert, nur dass sie eben null bedeutet.
Gleich eins, dann kann man eben schätzen, anhand der Daten, was der Ehrwert oder eben die Ausbeutungsrate effektiv gewesen ist damals. Und dadurch
jede einzelne Maßnahmenpaket gebracht hat. Wir sehen aus diesen Daten relativ klar, dass erst
mit dem Kontaktverbot und nicht vorher die Fallzeilen.
Nachhaltig runtergegangen werden. Alles andere war ein transienter Tipp, der bei jeder Änderung von einem R ähm passieren kann.
Es gab dann weitere Studien, die zum Beispiel Brauner at die haben das ein halbes dreiviertel Jahr später analysiert nicht nur für Einland, sondern für sehr viele Länder und haben dann grob abschätzen können, was.
Absagen von Großveranstaltungen, die Kontaktproduktion oder zum Beispiel das Schließen von Schulen und Universitäten etwa bringen würde, als wie viel Prozent Reduktion auf den R-Wert. Das Gute daran ist, man kann das für die Daten der Vergangenheit recht.
Solide schätzen. Das Problem ist.
Wir wissen das alle, die Umsetzung von der Schulschließung in der ersten Welle oder in der zweiten Welle ist sehr verschieden, das heißt die prätektive
Wert von so einer Studie, der ist begrenzt, denn es hängt immer davon ab, wie es dann im Detail umgesetzt wird.
Das ist der Teil, den ich ganz dazu sagen möchte, wie wir Effektivität von Maßnahmen abschätzen.
Wenn dir die Effektivität von Maxlam herleiten, dann bauen wir erstmal Modelle mit
realistischen Parametern, der Teil, auf den ich mich heute aufgrund der Zeit konzentrieren möchte, ist
Ich hab's äh mich explizit noch reingeschrieben. Ist vor allen Dingen der Impffortschritt, weil das ist das, was uns ja jetzt extrem interessiert. Wenn wir den Impffortschritt modellieren wollen
in der Zukunft, wie wird er sich auswirken auf die Fallzahlen und auf unser Kontakt verhalten? Dann müssen wir auf jeden Fall die sogenannte altersabhängige Infektionssterberate mit in Betracht ziehen. Die altersabhängige Infektionsstärberate ist inzwischen sehr gut bekannt.
Hier ist eine Studie von Luuen, es gibt andere von Odriscall, die kommen zu sehr ähnlichen Ergebnis
Ist eine Logarithmus-Skala für die Wahrscheinlichkeit zu sterben für jede dieser Altersgruppen und man sieht, dass das deutlich hochgeht. Interessanterweise ist das zumindest qualitativ relativ ähnlich
allgemeinen jährlichen Sterberate in der Bundesrepublik Deutschland sogar von der Größenordnung ähnlich, außer für die Jungen. Also das heißt, einmal Covid kriegen
Älteren verdoppelt im Prinzip die ehrliche Sterberate oder zum ersten Mal Covid kriegen. Größenordnung,
Ähm.
Wenden wir diese alltagsabhängige Sterberate und auch das Impfmodell, was wir haben, dass eben erst die Eltern geimpft werden, bestimmte Risikopersonen geimpft werden. Das müssen wir dann in ein Modell aufnehmen. Das heißt, dieses ganz einfache SER-Modell muss definitiv aufgebohrt werden
Wir brauchen natürlich auch noch den da drin den natürlichen Infektionsweg, den wir vorher schon hatten
Wir brauchen den Effekt der ersten Impfdose, die schon zu einem guten Teil aber auch noch nicht ganz perfekt schützt. Die zweite Impfdose, wir brauchen die Immun.
Wir haben sehr, sehr genau recherchiert, ähm wie gut welche Sorte der Impfstoffe äh gegen einen schweren Verlauf hilft
Das ist äh der Schutz vor schwerem Verlag und aber auch, dass es ein anderer Faktor, wie gut die Impfung gegen die Übertragung des Virus schützt
Denn das sind ja zwei verschiedene Dinge. Es kann ja sein, dass man zwar keinen schweren Verlauf hat als Person, aber trotzdem noch das Virus weitergibt und dann ist das Impfen für die Ausbreitung im Zweifel sogar
schlecht, weil die Person kein eigenes Risiko mehr haben, mehr und mehr Kontakte haben und dadurch das Virus mehr ausbreiten würden.
Als sie das ohne Impfung vielleicht getan hätten. Das Modell sieht dann so aus, es sieht ein bisschen kompliziert aus, aber sie sehen das äh ist von der Struktur her immer äh dasselbe. Wir nehmen suspible Personen, die dann entweder geimpft werden und dadurch ähm immun werden
oder welche, die an irgendeinem Punkt dann doch
Ex-Posting, also mit dem Virus in Kontakt kommen, sich infizieren und dann aber auch im Endeffekt ähm äh immun sind.
Angeschaut für die nächsten Monate und hier auf der X-Achse ist auch die Zeit
März, April, Mai, Juni bis Dezember und haben uns
verschiedene Parameter angeschaut, wie die sich entwickeln werden. Und zwar in Abhängigkeit von der Zielfunktion. Es gibt ja ähm der Vorredner nannte, dass er so schön eigentlich das Ziel, Kurve zu kontrollieren, aber was ist kontrollieren?
Eine der Ziele ist zu sagen, volle Intensivstationen sind okay, so lange wir unterhalb des Limits sind. Das ist ein.
Wo dann zumindest viele Leute mit dem mit Einschränkungen eher dein Chor sind.
Dann können wir uns anschauen, wie entwickelt sich die Freiheit, ich nenne es mal, Freiheit ist ein großes Wort, also die Anzahl von Kontakt.
Die wir im Prinzip haben können über die nächste Zeit.
Und dort sieht man, dass sich dann die äh von den Anzahl, das sind wirklich die Anzahl infektiöser Kontakte, aber nennen wir es mal frei, die entwickelt sich im Fortschritt mit den Impfen. Hier sind haben alle Achtzigjährigen Impfangebot, alle sechzig, alle Zwanzigjährigen
und in dem Schritt wird sich eben die Freiheit, die jede einzelne Person hat.
Entwickeln, die Inzidenz wird erstmal noch sukzessive hoch gehen, intensiv Stationen sind für einige Monate nochmal voll und entsprechend sind hier die Sterbefälle
summieren sich auf etwa ähm dann siebenhundertfünfzig.
Millionen äh über diese nächsten neun Monate.
Alternativ könnte man sagen, wir machen eine niedrige Inzederinstrategie, das ist eine andere Art der Kontrolle und die hat den großen Vorteil, dass das Testen und die Kontaktnachverfolgung schnell und effizient sind.
Wenn wir das machen, dann wird die Freiheit auch hochgehen. Wir müssen uns anfangs etwas einschränken, aber dann wird die Freiheit ebenfalls Hochkind wenden und zwar für sehr, sehr ähnliche Art und Weise
Der Unterschied ist, die Inzidenz geht runter, die Intensivstationen sind nicht voll und die Anzahltote sind natürlich in einer ganz anderen Größenordnung.
Die sind nicht null, das liegt einfach daran, dass wir hier nicht davon ausgehen, dass wir zu einer null kommen, das ist bei offenen Grenzen schwierig.
Gehen davon aus in diesem Modell, dass wir bei einer Niedriginzidenz sind, so wie im letzten Sommer, so wie Israel und England das jetzt auch erreicht haben
und dass wir diese Niedrigzidenz halten und dadurch durch das Test und die Kontaktnachverfolgung einfach nochmal eine zusätzliche
nicht pharmakologische äh nicht-pharmazeutische Intervention
im Prinzip haben. Also zusätzliche Eindämmungsmechanismus. Wenn man die beiden Kurven hier der Freiheit, ich benutze diesen Term jetzt einfach mal wirklich in Anführungsstrichen. Äh die beiden Kurven vergleicht, dann sieht man, dass man Anfang etwas mehr ähm Einschränkungen hat,
aber danach wesentlich schneller und steiler steigen kann. Das liegt daran, dass man den Vorteil der Niedriginsidenz hat und wo die Kontrolle an sich einfach leichter ist
Das Alter kann man denn noch sagen, geht Transien runter. Das liegt einfach daran, dass die Älteren zuerst geimpft sind, also das Alter der Menschen, die sterben und das Alter der Menschen auf Intensivstation.
Das ist so zu erwarten, das sieht man derzeit wohl auch auf den Intensivstationen. Und natürlich hier nochmal die äh Anzahl der Infizierte, entsprechend auch die Anzahl der Menschen, die möglicherweise haben,
die Anzahl der Todesfälle ist sehr unterschiedlich hier für die Vollintensivstation Strategie oder die niedrig Intensivstation Strategie
Also die Ziele von Kontrolle, wirklich zwei
Ecretent verschiedene Ziele, Intensivstationen nicht überlasten oder niedrig Inzidenz und Kontrolle. Und was wir in dem Modell sehen,
ist, dass die Intensivstation eben noch über einige Wochen, wahrscheinlich eher Monate voll sein können. Das liegt einfach daran, dass nicht alle sich impfen lassen werden
Noch nicht alle ein Impfangebot hatten, muss man ganz klar sagen. Die Sterbewahrscheinlichkeit oder Intensivstationswahrscheinlichkeit bei den, sage ich mal, vierzigjährigen ist nicht extrem hoch, die ist in der Größenordnung
null Komma eins bis null Komma drei. Aber die Masse macht's. Wir haben einfach so viele Menschen in der Altersgruppe. Es gibt Menschen, die sich nicht impfen lassen kennen, aus gesundheitlichen Gründen und
die Impfung ist sehr, sehr, sehr gut, aber sie ist nicht perfekt. Auch das ist für jeden Einzelnen noch weiterhin ein Risiko,
Was wir hier nicht reingenommen haben, sind mögliche Escape-Varianten.
Also die Anzahl der Erkrankungen, Todesfälle ist natürlich sehr unterschiedlich in diesen beiden Fällen sterben mehr junge Menschen und die Freiheit steigt, das ist das interessante in beiden Fällen sehr ähnlich.
Wir müssen ein bisschen mehr warten für die Niedrig-Inzidenzrategie, aber haben danach schnelleren Anstieg der Freiheiten. Ich habe das hier nochmal versucht zusammenzufassen
hätten wir oder ist es ein bisschen komplizierter Plot, aber der fasst das insgesamt alles ganz gut zusammen, auch was was heißt Freiheit in Anzahl Kontakten, die wir haben können. Hier in die gepunktete Linie nimmt an, dass wir niedrig Inzidenz haben
über die Zeit hier. Hier ist der Anfang März, hier ist der Anfang April, wir sind also jetzt etwa hier.
Gepunktete Linien nimmt an, wir hätten niedrige Inzidenz, die Kontaktnachverfolgung ist schnell und effizient. Das bedeutet, dass wir hier etwa im Juni den Punkt erreichen, wo wir eigentlich nur noch Aha-Maßnahmen
und keine großen.
Keine großen Veranstaltungen halt haben können. Und dann kommt die Saisonalität uns auch noch zugute, das heißt ab Juli,
Großveranstaltungen ohne großes Risiko haben können, wenn wir eine Inzidenz haben.
Bei einer hohen Inzidenz laufen
einfach die Kontaktnachverfolgung nicht mehr gut funktioniert, dann verlieren wir diese Eindämmungsmaßnahme und kommen eigentlich erst
im hier August, September an den Punkt, in dem wir.
Die Kontaktbeschränkungen weitgehend aufheben können aus der Großveranstaltung. Das ist ein Sketch, das ist kein absolute Wahrheit, als immerhin ein grober Hinweis auf das, was uns äh erwartet
ich glaub Vorteile sie retten, leben, sie sichern Arbeitsplätze unternehmen, weil sie
Lockdowns vermeiden, bei niedriger Fallzahl kann die Ausbreitung effektiv kontrolliert werden. Quarantäne und Tassenerforschung funktionieren einfach bei hohen Fallzahlen nicht mehr. Wir müssen viel zu viel Menschen in Quarantäne schicken. Die Kontaktnachverfolgung ist zu langsam, sie schafft's nicht mehr, die Kontaktpersonen in Quarantäne zu schicken, bevor die andere infizieren. Ich bin
natürliche Herdenimmunität ist nach wie vor keine Option, auch weil die Immunität nicht lang genug hält.
Und die niedrigen Fallzahlen dagegen erlauben, Planbarkeit und das ist wirklich ein Konsens in der Wissenschaft, in den Wissenschaften. Da haben wir ein Positionspapier publiziert, auch ähm
unterstützt von sehr, sehr vielen äh Kolleginnen und Kollegen.
Ganz kurz
Wir denken, dass niedrige Fallzahlen erreichbar sind und jetzt mit dem Fortschritt viel, viel einfacher als vorher. Es ist wirklich eine Frage von ganz oder gar nicht, eine halbe Kontrolle aus unserer Sicht gibt es nicht. Und Intensivstation ist halbe Kontrolle
was wir bräuchten und das gab's bisher im letzten Jahr nicht, es gab kein klares Ziel, es gab keine klare Kommunikation und dadurch verpuffen dann viele Maßnahmen, die einen wollen, niedrige Fallzahlen, sehen was die Vorteile dort sind, die anderen argumentieren, dass es Limit
der Intensivstation. Das ist wohl dann ein Handeln juristisch und in Sachen Güterabwägung okay ist.
Das ist so meine Perspektive.
Zu haben. Vielen Dank an meine Gruppe
die wahnsinnig hart hier ran gearbeitet hat. Vielen Dank.
Aufmerksamkeit. Ich freue mich auf die Fragen.