Epidemiologe: Tage kurz nach Ostern haben R-Wert erhöht
11.05.2020 - 14:17:11Der Anstieg der Reproduktionszahl R wurde beim Coronavirus in den Tagen kurz nach Ostern verursacht. Zu diesem Schluss kommt der Epidemiologe Timo Ulrichs.
Zum Nachrichtenportal Watson sagte Ulrichs, dass der jetzt festgestellte höhere R-Wert nichts mit den jüngst beschlossenen Lockerungen zu tun habe. Diese seien erst in der vergangenen Woche in Kraft getreten und könnten daher die Ansteckungsrate bis jetzt noch nicht messbar erhöhen. Jedoch hätten höchstwahrscheinlich die Tage direkt nach dem Osterwochenende den Anstieg verursacht. Auch größere Ausbrüche in den Alten- und Pflegeheimen seien laut Ulrichs als Ursache für den höheren R-Wert zu vermuten. Dieser (die sogenannte Reproduktionszahl) hatte am Wochenende (9./10. Mai 2020) erstmals seit längerer Zeit in Deutschland wieder die kritische Grenze von 1,0 überschritten. Am 9. Mai (Samstag) meldete das RKI als R-Wert 1,1, schon am Sonntag war er dann auf 1,13 gestiegen. Der Epidemiologe Timo Ulrichs verweist nun darauf, dass man daraus nicht ableiten könne, dass es eine zu frühe Lockerungen der Corona-Einschränkungen in Deutschland gegeben habe. Diese waren ab vergangenen Montag (4. Mai) erfolgt.
Ulrichs warnte vor voreiligen Schlüssen und übertriebenen Sorgen wegen des angestiegenen R-Werts. Solche Sorgen sind nach seiner Auffassung erst dann angebracht, wenn der Trend sowohl bei Neuinfektionen als auch bei der Reproduktionszahl dauerhaft nach oben zeigt. Ein längerfristiger Anstieg sei seiner Meinung nach frühesten nach etwa einer Woche zu konstatieren. Das wäre mithin eine Beobachtung, die man erst ab Ende dieser Woche (etwa ab Freitag, 15. Mai) machen könne. Dann müssten wir uns ernsthafte Gedanken darüber machen, ob entweder die Lockerungen zu verfrüht eingeführt wurden oder aber die Disziplin zu sehr nachgelassen hat, so der Experte. Genauere epidemiologische Auswirkungen von Lockerungen seien etwa zwei bis maximal drei Wochen nach ihrem Inkrafttreten festzustellen. Er persönlich hoffe nun darauf, dass in den kommenden ein bis zwei Wochen die Zahlen den akzeptablen Rahmen nicht sprengen würden. Dann sei auch keine Trendumkehr festzustellen. Ulrichs rät gleichzeitig dazu, den Wert R richtig einzuordnen. Er sei nicht der einzige ausschlaggebende Wert, sondern müsse stets zusammen mit der Zahl der Neuinfektionen betrachtet werden. Weitere wichtige Daten seien die Zahlen der Behandlungspflichtigen und der Verstorbenen. Ulrichs verwies gleichzeitig auf das Phänomen der statistischen Deutung von R. Höhere R-Werte seien immer relativ zu verstehen. Da die Zahl der Neuinfektionen weiterhin abnehme, würde sich bei niedrigen Zahlen die Schwankungsbreite im Rechenmodell für den R-Wert erhöhen.
Ulrichs warnte vor voreiligen Schlüssen und übertriebenen Sorgen wegen des angestiegenen R-Werts. Solche Sorgen sind nach seiner Auffassung erst dann angebracht, wenn der Trend sowohl bei Neuinfektionen als auch bei der Reproduktionszahl dauerhaft nach oben zeigt. Ein längerfristiger Anstieg sei seiner Meinung nach frühesten nach etwa einer Woche zu konstatieren. Das wäre mithin eine Beobachtung, die man erst ab Ende dieser Woche (etwa ab Freitag, 15. Mai) machen könne. Dann müssten wir uns ernsthafte Gedanken darüber machen, ob entweder die Lockerungen zu verfrüht eingeführt wurden oder aber die Disziplin zu sehr nachgelassen hat, so der Experte. Genauere epidemiologische Auswirkungen von Lockerungen seien etwa zwei bis maximal drei Wochen nach ihrem Inkrafttreten festzustellen. Er persönlich hoffe nun darauf, dass in den kommenden ein bis zwei Wochen die Zahlen den akzeptablen Rahmen nicht sprengen würden. Dann sei auch keine Trendumkehr festzustellen. Ulrichs rät gleichzeitig dazu, den Wert R richtig einzuordnen. Er sei nicht der einzige ausschlaggebende Wert, sondern müsse stets zusammen mit der Zahl der Neuinfektionen betrachtet werden. Weitere wichtige Daten seien die Zahlen der Behandlungspflichtigen und der Verstorbenen. Ulrichs verwies gleichzeitig auf das Phänomen der statistischen Deutung von R. Höhere R-Werte seien immer relativ zu verstehen. Da die Zahl der Neuinfektionen weiterhin abnehme, würde sich bei niedrigen Zahlen die Schwankungsbreite im Rechenmodell für den R-Wert erhöhen.
Redaktion ad-hoc-news.de, A-055824
