Epidemiologisches Bulletin 13 2021 - RKI
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AKTUELLE DATEN UND INFORMATIONEN
ZU INFEKTIONSKRANKHEITEN UND PUBLIC HEALTH
13 Epidemiologisches
2021 Bulletin
1. April 2021
Modellprognosen für die dritte Welle
der SARS-CoV-2-Pandemie |
COVID-19 im SchulsettingEpidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 2
Inhalt
Einfluss von Impfungen und Kontaktreduktionen auf die dritte Welle der SARS-CoV-2-Pandemie
und perspektivische Rückkehr zu prä-pandemischem Kontaktverhalten 3
Für die Abschätzung der voraussichtlichen Effekte der COVID-19-Impfung in der Bevölkerung in Deutsch-
land und den Vergleich möglicher Strategien zur Priorisierung einzelner Bevölkerungsgruppen bei Knapp-
heit der verfügbaren Impfstoffdosen wurde ein mathematisches Modell entwickelt. Es ermöglicht nicht nur
die Abbildung des aktuellen Infektionsgeschehens, sondern kann über Fragestellungen zur Impfstrategie
hinaus auch Strategien zur Lockerung der bestehenden bzw. die Wiederaufnahme von Kontaktbeschränkun-
gen analysieren. Dabei können saisonale Effekte auf die Übertragung von SARS-CoV-2 sowie der Einfluss
neuer Virusvarianten berücksichtigt werden.
(Dieser Beitrag erschien online vorab am 31. März 2021.)
Epidemiologie von COVID-19 im Schulsetting 23
Das Verständnis der Bedeutung von Kindern und Jugendlichen für das epidemiologische Geschehen der
COVID-19-Pandemie ist wichtig, damit sich Maßnahmen daran orientieren können. Nun wurde untersucht,
wie häufig Schülerinnen und Schülern zwischen 6 und 20 Jahren mit SARS-CoV-2 infiziert sind und wie oft
es zu Schulausbrüchen kommt. Basierend auf publizierten Modellberechnungen wurde ebenfalls untersucht,
welche infektionsepidemiologischen Folgen bei Wiedereröffnung der Schulen zu erwarten sind.
(Dieser Beitrag erschien online vorab am 25. Februar 2021.)
Aktuelle Statistik meldepflichtiger Infektionskrankheiten: 12. Woche 2021 37
Monatsstatistik nichtnamentlicher Meldungen ausgewählter Infektionen 40
Impressum
Herausgeber Allgemeine Hinweise/Nachdruck
Robert Koch-Institut Die Ausgaben ab 1996 stehen im Internet zur Verfügung:
Nordufer 20, 13353 Berlin www.rki.de/epidbull
Telefon 030 18754 – 0
Inhalte externer Beiträge spiegeln nicht notwendigerweise
Redaktion die Meinung des Robert Koch-Instituts wider.
Dr. med. Jamela Seedat
Dr. med. Maren Winkler (Vertretung) Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons
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Nadja Harendt (Redaktionsassistenz)
Telefon: 030 18754 – 24 55
Claudia Paape, Judith Petschelt (Vertretung) ISSN 2569-5266
E-Mail: EpiBull@rki.de
Das Robert Koch-Institut ist ein Bundesinstitut im Geschäftsbereich des Bundesministeriums für Gesundheit.Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 3
Einfluss von Impfungen und Kontaktreduktionen
auf die dritte Welle der SARS-CoV-2-Pandemie und
perspektivische Rückkehr zu prä-pandemischem
Kontaktverhalten
Allgemein/Einleitung sitionen zwischen den einzelnen Kompartimenten
Für die Abschätzung der voraussichtlichen Effekte sind in Form eines Differenzengleichungsmodells
der COVID-19-Impfung in der Bevölkerung in mit Zeitschritten von einem Tag umgesetzt.
Deutschland und den Vergleich möglicher Strate
gien zur Priorisierung einzelner Bevölkerungsgrup- Zu jedem Zeitpunkt wird die Bevölkerung in Kom-
pen bei Knappheit der verfügbaren Impfstoffdosen partimente unterteilt, die die verschiedenen Stadien
wurde ein mathematisches Modell entwickelt. Das des Krankheitsverlaufs abbilden: Suszeptible (S), In-
Modell ermöglicht es, das aktuelle Infektionsge- fizierte in der Inkubationsphase (E), präsymptoma-
schehen abzubilden und darauf aufbauend kontra- tische (P), symptomatische (I) und asymptomati-
faktische Analysen durchzuführen, um evidenzba- sche (A) Personen. Zwei weitere Kompartimente bil-
sierte Entscheidungen zu treffen. Über Fragestel- den die Anzahl der hospitalisierten (H) und auf-
lungen zu Impfstrategien hinaus können mit Hilfe grund von COVID-19 verstorbenen Personen (D) ab.
des Modells auch Strategien zur Lockerung der be- Verschiedene Studien zur Seroprävalenz geben
stehenden bzw. die Wiederaufnahme von Kontakt- Hinweise darauf, dass in Deutschland eine Dunkel-
beschränkungen analysiert werden. Dabei können ziffer unentdeckter Fälle existiert, die nicht in den
saisonale Effekte auf die Transmission sowie der Meldefällen erfasst wird. Um dies im Modell zu be-
Einfluss neu auftretender mutierter Varianten von rücksichtigen, werden die oben genannten Kompar-
SARS-CoV-2 (variants of concern; VOC) berücksich- timente repliziert und bilden einen Quarantäne-
tigt werden. bzw. Meldearm. Diese Q-Kompartimente bilden
also jene Personen ab, die sich im entsprechenden
Krankheitsstadium befinden und in den Meldeda-
Methode ten erfasst sind. Damit geht einher, dass sich diese
Um die Transmissionsdynamik von SARS-CoV-2 zu Personen bis zu einem gewissen Grad in Quaran
modellieren, wurde ein deterministisches Kompar- täne bzw. Isolation befinden, da sie von ihrer Infek-
timentmodell für die Gesamtbevölkerung in tion wissen. Damit dienen die Q-Kompartimente
Deutschland erstellt. Die Modellpopulation wird da- den gemeldeten Fallzahlen, während in den ande-
bei sowohl in Altersgruppen als auch nach Vorer- ren Kompartimenten die unentdeckten Infektionen,
krankungen in Risikogruppen eingeteilt. Die struk- die sogenannte Dunkelziffer, abgebildet werden.
turellen Elemente dieses mathematischen Modells
umfassen neben den Bevölkerungsgruppen den Die Verteilung der Infizierten in den Arm der Dun-
natürlichen Krankheitsverlauf von COVID-19, Mus- kelziffer oder den Meldearm der Q-Kompartimente
ter von Kontakt- und Schutzverhalten sowie Module wird über zwei Parameter gesteuert. Zunächst wer-
zu verschiedenen Impfstoffen und Impfstrategien. den Neuinfektionen in E bzw. QE aufgeteilt. Dies
spiegelt grob die Kontaktnachverfolgung wieder, da
Modellstruktur hier infizierte Personen, die als Kontaktpersonen
Das Modell ist ein dynamisches Transmissionsmo- von bereits gemeldeten Fällen bekannt sind, gemel-
dell, das den Verlauf des Infektionsgeschehens auf det werden bevor sie infektiös sind oder Symptome
Bevölkerungsebene modelliert. Die grundsätzliche zeigen. Die Verteilung in E oder QE wird über einen
Struktur ist ein erweitertes SEIR (engl. Susceptible Parameter ω gesteuert, der an die Teststatistik ge-
Exposed Infectious Recovered) Modell. Die Tran- koppelt ist. Mit Hilfe der Anzahl der täglich durch-Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 4
geführten Tests und dem prozentualen Anteil der heitsverlauf und zur Übertragung (z. B. Inkubati-
positiven Tests wird die altersabhängige Positivrate onszeit, Infektiosität vor und nach Einsetzen der
bestimmt, d. h. die Wahrscheinlichkeit einer Symptome) wurden mittels einer Meta-Regression
SARS-CoV-2-Infektion gegeben eines durchgeführ- alterstratifizierte Werte aus wissenschaftlichen Arti-
ten Tests. ω korrespondiert zur Wahrscheinlichkeit keln (publiziert und Preprint) geschätzt. Dabei wur-
einer SARS-CoV-2-Infektion gegeben keines durch- de für jeden Parameter ein Datensatz mit imputier-
geführten Tests. Diese Wahrscheinlichkeit ist umso ten Alterswerten anhand der Altersangaben aus den
niedriger je höher der Anteil an Personen einer Al- Studien erstellt. Die Meta-Analysen wurden mit die-
tersgruppe ist, die an einem Tag einen Test erhalten sen Datensätzen mittels random-effects Modellen
haben. Dieses Vorgehen ermöglicht dem Modell, durchgeführt, um altersspezifische Werte für die
zeitabhängig und altersspezifisch die Dunkelziffer Parameter zu ermitteln. Modellparameter zu Hos-
zu approximieren. Als zweiter Parameter steuert ξ pitalisierung, Dauer des Krankenhausaufenthaltes
den Anteil der symptomatischen Personen, die aus und Mortalität wurden spezifisch für Deutschland
dem I-Kompartiment ins QI-Kompartiment überge- anhand der SurvNet-Daten geschätzt. Die Belegung
hen. Dies entspricht denjenigen Personen, die bis der intensiv-medizinischen (ITS-) Betten wird nicht
zum Auftreten der Symptome nicht von ihrer Infek- im Modell selbst, sondern im Nachhinein auf
tion wissen und erst aufgrund der Symptomatik ge- Grundlage der Anzahl der hospitalisierten Personen
testet werden. berechnet. Hierfür wurde ein alters-unspezifischer
Anteil von 10 % der hospitalisierten Meldefälle ge-
Modellparameter nutzt, für den eine ITS-Behandlung gemeldet wur-
Um die festen Parameter des Modells zu informie- de. Die Liegedauer dieser Patienten wurde, eben-
ren, wurde eine Literaturrecherche in öffentlich zu- falls auf Basis der Meldedaten, um 25 % erhöht. Die
gänglichen und RKI-internen Datenbanken durch- Kapazitätsgrenzen der ITS-Betten wurden auf
geführt. Für die meisten Parameter zum Krank- Grundlage der Zahlen des DIVI-Registers berech-
Dunkelziffer
P I µ
φ
ρ
E η
(1 − ρ)
ξ
(1 − ω) A 1−o
ν
S R
FOI
ω QA 1−o
(1 − δ)
(1 − ρ) D
o δ
QE
η
ρ
1−γ
QP QI H
φ µ γ ψ
Meldearm
Abb. 1 | Schematische Modellstruktur: Das Modell umfasst Kompartimente für Suszeptible (S), Infizierte in der Inkubations
phase (E), präsymptomatische (P), symptomatische (I) und asymptomatische (A) Personen, sowohl für die gemeldeten Fälle
(Q) als auch unentdeckte Fälle. Weitergehend wird bei gemeldeten Fällen in hospitalisierte (H) und verstorbene (D) Personen
unterschieden. In beiden Armen landen Personen nach durchgemachter Infektion in einem Kompartiment für genesene
Personen, dass je nach Nachweismöglichkeit von Antikörpern aufgeteilt ist (RS, R).Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 5
Parameter Werte (Median über das Alter) Quelle
η Altersspezifische Inkubationszeit 6,8 Tage Meta-Regression basierend auf 12 Studien3–14
Infektiosität der asymptomatischen Fälle relativ 23,1 % Meta-Analyse15
zu symptomatischen Fällen
Infektiosität der präsymptomatischen Fällen 69,2 % Meta-Analyse15
relativ zu symptomatischen Fällen
Reduktion der Kontakte von Infizierten in 95 % Annahme
Quarantäne
µ Altersspezifische Dauer der Infektiosität der 3,6 Tage Meta-Regression basierend auf 8 Studien16 – 23
symptomatischen Fällen
ν Altersspezifische Dauer der Infektiosität der 2,1 Tage Meta-Regression basierend auf 10 Studien24 – 33
asymptomatischen Fälle
ϕ Altersspezifische Dauer der Infektiosität der 2,13 Tage Meta-Regression basierend auf 3 Studien34 – 36
präsymptomatischen Fälle
ρ Altersgruppenspezifischer Anteil asymptoma 18,4 % Meta-Regression basierend auf 22 Studien16,30,31,37– 55
tischer Infektionen bei allen Infizierten
γ Altersgruppenspezifische Hospitalisierungsrate 0,09 [0,04 – 0,38] Geschätzt basierend auf SurvNet-Daten
bei Infizierten
ψ Altersgruppenspezifische Dauer des Kranken- 15,4 Tage [9,1 – 21,6] Geschätzt basierend auf SurvNet-Daten
hausaufenthaltes
δ Altersgruppenspezifische Krankenhausletalität 8,5 x 10 – 3 [6,65 x 10 – 3 – 99,2 x 10 – 3] Geschätzt basierend auf SurvNet-Daten
ο Altersgruppenspezifische häusliche Letalität 1,16 x 10 – 3 [6,98 x 10 – 5 – 5,87 x 10 – 2] Geschätzt basierend auf SurvNet-Daten
Tab. 1 | Werte für die fixierten Parameter im Modell. Bei alters- und/oder Risikogruppen-stratifizierten Parametern wird der
Median und der Wertebereich angegeben.
net.1 Dabei wurden nicht-COVID-Fälle von der Kapa- talisierung und Mortalität berücksichtigt. Die Hos-
zitätsgrenze abgezogen. Hinsichtlich der Mortali- pitalisierungswahrscheinlichkeit ist um den Faktor
tätsrate außerhalb des Krankenhauses wird auf- 1,8 für Personen mit moderatem Risiko und um den
grund der Krankenhausdaten von 2020 angenom- Faktor 2,2 für Personen mit hohem Risiko erhöht.
men, dass 25 % der COVID-19 attributablen Todes- Die Letalität der beiden Gruppen ist um die Fakto-
fälle nicht im Krankenhaus auftreten.2 ren 1,4 bzw. 1,8 erhöht. Insgesamt ergeben sich da-
mit 36 Modellbevölkerungsgruppen. Diese Stratifi-
Bevölkerungsstruktur zierung erlaubt es einerseits, die bisher beobachtete
Die Modell-Bevölkerung ist in zwölf Altersgruppen Transmissionsdynamik möglichst gut anhand des
stratifiziert: 0 – 15, 16 – 29, 30 – 39, 40 – 44, 45 – 49, Modells abzubilden und andererseits, die Effekte
50 – 54, 55 – 59, 60 – 64, 65 – 69, 70 – 74, 75 – 79, und von gezielten alters- und risikospezifischen Impf-
80 – 100 Altersjahre. Zusätzlich werden drei Ge- strategien unter Verwendung verschiedener Impf-
sundheitsrisikogruppen betrachtet: kein erhöhtes stoffe zu evaluieren.
Risiko, moderates Risiko und hohes Risiko. Die Ri-
sikogruppen wurden basierend auf Vorerkrankun- Infektionsdruck
gen gebildet, die jeweils mit einem erhöhten Risiko Die Übertragung von SARS-CoV-2 wird auf Basis
für einen schweren Verlauf von COVID-19 assozi- eines sogenannten Infektionsdrucks (engl. Force of
iert sind. Diese Vorerkrankungen wurden mittels ei- Infection; FOI) bzw. der effektiven Kontaktrate mo-
ner durch das RKI durchgeführten systematischen delliert. Die effektive Kontaktrate stellt die Kombi-
Analyse in Form eines sogenannten umbrella review nation der altersspezifischen Transmissionswahr-
identifiziert. Im Modell ist pro Altersgruppe der pro- scheinlichkeit pro Kontakt und der Kontakthäufig-
zentuale Anteil der drei Risikogruppen definiert, keit zwischen den verschiedenen Alters- und Vorer-
wobei diese Prävalenzen der Vorerkrankungen für krankungsgruppen dar. Um die Anzahl der Kontakte
jede Risikogruppe basierend auf Krankenkassenda- zwischen den verschiedenen, modellierten Gruppen
ten geschätzt wurden. Im Modell werden für die zu spezifizieren, wurde eine sogenannte Kontakt
Vorerkrankungsgruppen relative Risiken für Hospi- matrix mittels Daten aus der POLYMOD-Studie56 fürEpidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 6
Prävalenz (%)
100
100
75
75
Prävalenz (%)
50
50
25
25
bi 24 e
bi 39 e
1 J is 9 J e
7 b s 5 hre
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bi 64 re
bi 69 re
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bi 79 re
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50 9 Jahre
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12 bis ahr
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0 – 11 12 – 17 18 – 24 25 – 39 40 – 49 50 – 54 55 – 59 60 – 64 65 – 69 70 – 74 75 – 79 80 – 99
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Jahre Jahre Jahre Alter Jahre
Alter Alter Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre
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Risiko Risiko kein Risiko
Risiko
kein kein
moderatesmoderates
moderates
kein hohes hohes
moderates hohes
hohes Alter Alter
Risiko kein moderates hohes
Abb. 2 | Relative Gruppengrößen der Modellbevölkerung nach Alter und vorerkrankungsbedingtem Risiko für einen schweren
Verlauf basierend auf Auswertungen von GKV-Routinedaten des Zentrums für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV)
und des Institut für angewandte Gesundheitsforschung Berlin (InGef).
Deutschland geschätzt. Diese wurde um eine Kon- diglich die Anzahl von Bruchpunkten ist vorgege-
taktmatrix ergänzt, die die Kontakthäufigkeit von ben. In dem dargestellten Modell wird davon ausge-
Personen in Alten- und Pflegeheimen abbildet. In gangen, dass im Beobachtungszeitraum insgesamt
Verbindung mit der Anzahl der infektiösen Perso- sechs Bruchpunkte existieren.
nen je Alters- und Vorerkrankungsgruppe zum Zeit-
punkt t0 kann hierüber die FOI und die damit ver- Weitere freie Parameter sind die Anzahl der initial
bundene Anzahl der Neuinfektionen zum Zeitpunkt Infizierten zum Modellbeginn am 01.02.2020, das
t1 berechnet werden. Die Infektiösität unterscheidet relative Risiko einer SARS-CoV-2-Infektion ohne
sich dabei zwischen asymptomatischen, präsympto- Test und die Anzahl an zusätzlichen Kontakten von
matischen und symptomatischen Personen. Bewohnern in Alter- und Pflegeeinrichtungen. Für
die Parameterschätzung wurden altersstratifizierte
Replikation des bisherigen Pandemieverlaufs Daten zu gemeldeten SARS-CoV-2-Infektionen und
Um den bisherigen Verlauf des Infektionsgesche- Sterbefällen im Zeitraum vom 01.02.2020 bis
hens in Deutschland abzubilden, schätzt das Modell 28.02.2021 verwendet. Die freien Parameter werden
eine Reihe von freien Parametern. Hierzu gehören im Rahmen eines bayesianischen Ansatzes ge-
zunächst die sogenannten Bruchpunkte in der FOI. schätzt. Dieser produziert ein Set von statistisch
Dabei wird die Transmissionsrate, die durch das plausiblen Parameterkombinationen, die das beob-
Modell anhand von verfügbaren Daten zur bisheri- achtete Infektionsgeschehen in Deutschland am
gen COVID-19-Krankheitslast geschätzt werden besten reproduzieren können. Dabei fließen die
soll, über gewisse Zeiträume hinweg als konstant altersstratifizierten, gemeldeten Fälle und Todesfälle
angenommen. Diese Zeiträume sind jeweils durch gleichberechtigt in die Likelihood-Funktion ein.
Bruchpunkte voneinander getrennt, wobei die zeit- Mittels einer Fortführung der so geschätzten Trans-
liche Lage dieser Bruchpunkte ebenfalls vom Mo- missionsrate und unter Berücksichtigung der Aus-
dell kalibriert wird. Zum Zeitpunkt eines Bruch- wirkungen des einsetzenden Impfgeschehens in
punkts kann die Transmissionsrate auf ein neues Deutschland lassen sich Aussagen über den erwar-
Niveau springen, um so eine zeitlich variierenden teten zukünftigen Verlauf der Pandemie für ver-
Ausbreitungsgeschwindigkeit zu ermöglichen. Le- schiedene Impfszenarien treffen.Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 7
Kontra-faktische Szenarioanalysen Herstellers CureVac wird dieser mit seinen ange-
Für die kontra-faktischen Analysen werden im Prog nommenen Liefermengen ebenfalls berücksichtigt.
nosezeitraum vom 01.02.2021 an zusätzliche Fakto- Die Impfstoffe der Hersteller BioNTech/Pfizer,
ren hinsichtlich der Transmissionswahrscheinlich- Moderna und CureVac werden als mRNA-Impfstoffe
keit berücksichtigt. Zum einen wird die Übertra- gemeinsam betrachtet und im Modell nicht unter-
gungswahrscheinlichkeit über eine Sigmoid-Funk- schieden, wobei als Limitation hervorgeheben wer-
tion mit der Zunahme der Häufigkeit des Auftretens den muss, dass für den COVID-19 Impfstoff von
der VOC B.1.1.7 zwischen dem 11.01. und dem CureVac noch keine Wirksamkeitsdaten vorliegen.
28.03.2021 schrittweise um insgesamt 35 % erhöht. Hier wird aber aufgrund der gleichen Impfstoff-
Zum anderen werden saisonale Schwankungen Technologie und vielversprechender Daten aus den
ebenfalls über Sigmoid-Funktionen abgebildet. Da- Studienphasen I und II eine Gleichwertigkeit ange-
bei wird eine stetige Abnahme der Transmissions- nommen.
wahrscheinlichkeit insgesamt 20 % vom 01. Januar
bis zum 30. Juni angenommen, bevor die Transmis- Für jeden Impfstoff wird das in Abbildung 3 be-
sionsrate zum 31. Dezember wieder auf den Ur- schriebene Modell jeweils nach der ersten Dosis
sprungswert zurückkehrt. Dadurch lassen sich in und je nach Impfstoff nach der zweiten Dosis ge-
der FOI temporäre Einflüsse auf das Transmissions- spiegelt. Das Modell beinhaltet ebenfalls Komparti-
geschehen abbilden, die über die zeitlich variieren- mente für Personen, die ihren Impfschutz nach der
de Prävalenz und das variierende Kontaktverhalten ersten oder zweiten Dosis wieder verlieren (soge-
hinausgehen. nanntes waning). Die Anzahl der Personen, die je
Tag in die Kompartimente mit Impfschutz überge-
hen, richtet sich nach der Liefermenge und der
Impfung Impfkapazität. Da vor einer Impfung keine Testung
Abbildung im Modell auf SARS-CoV-2-Antikörper erfolgt und auch Per-
Das wesentliche Ziel des Modells ist es, den Einfluss sonen mit einer durchgemachten Infektion grund-
von Impfungen auf das Infektions- und Krankheits- sätzlich geimpft werden, muss zunächst die Zahl
geschehen abzubilden. Im Modell werden die der- der effektiven Impfstoffdosen berechnet werden,
zeit in Deutschland zugelassenen Zwei-Dosen-Impf- d. h. die Personen, die aus dem Kompartiment
stoffe der Hersteller AstraZeneca, BioNTech/Pfizer, „Suszeptibel“ in die Kompartimente „Geimpft“
Moderna und der Ein-Dosis-Impfstoff des Herstel- übergehen, entsprechen nicht der Anzahl verimpf-
lers Johnson & Johnson berücksichtigt. Aufgrund ter Dosen. Die Zahl der Dosen muss vielmehr um
der zu erwartenden Zulassung des Impfstoffes des die Personen in den Kompartimenten „Asympto-
Abb. 3 | Schematische Darstellung von Impfkompartimenten im Modell. Für jedes der oben gezeigten Kompartimente wird die
Grundstruktur des Modells aus Abbildung 1 dupliziert. (Impfwirksamkeit, engl. vaccine efficacy; VE)Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 8
matisch“, „Präsymptomatisch“ und „Recovered“ Wirksamkeit von 60 % gegen COVID-19 und eine
reduziert werden. kumulative Wirksamkeit von 90 % gegen Hospita-
lisierung berichtet, beträgt die inkrementelle Wirk-
Impfwirksamkeit samkeit gegen Hospitalisierung nur 75 %.
Es wird davon ausgegangen, dass sich die Wirksam-
keit der Impfung aus unterschiedlichen Komponen- Für jeden Impfstoff werden die alters- und risiko
ten zusammensetzt: stratifizierten Effektivitätswerte gegen SARS-CoV-2,
▶▶ Schutz vor Infektion (d. h. Reduktion der Sus- COVID-19-Erkrankungen, Hospitalisierung und die
zeptibilität) Reduktion der Transmission sowohl nach der ersten
▶▶ Schutz vor einem symptomatischen Verlauf als auch nach der zweiten Impfung, d. h. nach Ab-
(d. h. Reduktion des Anteils symptomatischer schluss der Impfserie, berücksichtigt. Einen Über-
Fälle und Zunahme asymptomatischer Verläufe) blick über die verwendeten Werte gibt Tabelle 2. Die
▶▶ Schutz vor Hospitalisierung Daten entstammen den Zulassungsstudien und bis-
▶▶ Reduktion der Infektiösität von Personen, die her publizierten Beobachtungsstudien.57 Es wird für
sich trotz Impfung infizieren alle Impfstoffe davon ausgegangen, dass die Wir-
kung der Impfung 14 Tage nach der ersten Dosis
Der kumulative Charakter der Wirksamkeiten ge- eintritt. Eine inkrementelle Effektivität gegen Tod
gen die verschiedenen Stadien einer SARS-CoV-2- wurde aufgrund fehlender Daten nicht berücksich-
Infektion werden dabei berücksichtigen. Wird tigt. Die Reduktion der beobachteten Todesfälle wird
bspw. eine Wirksamkeit gegen Infektion von 80% durch die kumulativen Wirksamkeiten erreicht.
angenommen, bedeutet dies, dass auch 80% der
COVID-19-Fälle, 80 % der Hospitalisierungen und Liefermengen, Impfkapazitäten und -abstände
80 % der Todesfälle verhindert werden. Da in den Die Impfung beginnt im Modell mit der Verimp-
klinischen Studien die kumulative Wirksamkeit für fung von mRNA-Impfstoffen am 27.12.2020. Der
die einzelnen Endpunkte berichtet wird, müssen Impfstoff des Herstellers AstraZeneca folgt am
die singulären Komponenten für das Modell vorab 07.02.2021. Es wird davon ausgegangen, dass der
berechnet werden. Wird bspw. in einer Studie eine Impfstoff von Johnson & Johnson zum 15.04.2021
VE
Infektiösität
A
Asymptomatische
E
S R
Infizierte in der
Suszeptible Genesen
Inkubationsphase
P I
Präsymptomatische Symptomatische
H
Hospitalisiert
VE VE VE
SARS-CoV-2 COVID-19 Hospitalisierung
Abb. 4 | Wirkungsweise von Impfungen im Modell an den Übergängen zwischen Suszeptibel (S), Inkubationszeit (E),
Präsymptomatisch (P) bzw. Symptomatisch (I) und Hospitalisierung (H). Zusätzlich ist die Reduktion der Infektiösität von
asymptomatischen (A) Personen abgebildet. (Impfwirksamkeit, engl. vaccine efficacy; VE)Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 9
Wirksamkeit gegen mRNA AstraZeneca Johnson &
Prinzipiell wird im Modell angenommen, dass ge-
Johnson lieferte Impfdosen ohne Verzögerung verimpft wer-
SARS-CoV-2-Ansteckung 72/92 67/67 0 den. Allerdings berücksichtigt das Modell Impfka-
COVID-19 (< 60 Jahre) 93/95,6 73/83 66 pazitäten, die die maximale Anzahl der täglich ver-
COVID-19 (≥ 60 Jahre) 90/90 73/83 66 abreichten Dosen limitieren. Bis zum 23.03.2021
Hospitalisierung wird dabei die tatsächlich verimpfte Zahl an Dosen
(< 70 Jahre) 85/87 – 100 als Impfkapazität angenommen. Ab dem 23.03.2021
Hospitalisierung wird eine Steigerung der Kapazität der Impfzentren
(≥ 70 Jahre) 71/71 – 100 auf 600.000 Dosen pro Tag über 6 Wochen ange-
Hospitalisierung
nommen und ab dem 01.04.2021 der Beginn von
(< 80 Jahre) – 94/94 –
Impfungen bei niedergelassenen Ärzt*innen be-
Hospitalisierung
rücksichtigt. In den Praxen wird eine Steigerung der
(≥ 80 Jahre) – 81/81 –
Kapazität über 6 Wochen auf 1.000.000 Dosen je
SARS-CoV-2-Infektiosität 25 % / 25 % / 50 % 25 %
50 % Arbeitstag, d. h. 715.000 Dosen je Wochentag ange-
nommen.
Tab. 2 | Parameterwerte für die kumulativen Wirksamkeiten
der im Modell berücksichtigten Impfstoffe nach erster bzw.
zweiter Dosis. Bei 2-Dosis Impfstoffen erlaubt das Modell zwei
grundsätzliche Strategien hinsichtlich der Verwen-
dung der täglich gelieferten Impfstoffe. Zum einen
können diese in einer immediate-Strategie direkt
lieferbar ist. Für CureVac wurde vorbehaltlich einer verimpft werden. Bei der alternativen holdback-
Zulassung durch die Europäische Zulassungsbehör- Strategie wird die Hälfte der täglichen Liefermenge
de eine Verfügbarkeit ab dem 01.06.2021 angenom- für die zweite Dosis zurückgelegt. Die mRNA-Impf-
men. Die Liefermengen werden gleichmäßig über stoffe werden im Modell bis zum 31.01.2021 mit ei-
alle Tage des angegeben Zeitraums aufgeteilt. Die nem Abstand von 35 Tagen und mit einer holdback-
jeweiligen Liefermengen sind auf der Internetseite Strategie, danach mit einem Abstand von 42 Tagen
des Bundesministeriums für Gesundheit abrufbar.58 und einer immediate-Strategie verimpft. AstraZeneca
Gelieferte Dosen vs. Kapazitäten
1,50 Mio.
1,00 Mio.
0,50 Mio.
0,00 Mio.
Jan 2021 Feb 2021 Mrz 2021 Apr 2021 Mai 2021 Jun 2021 Jul 2021 Aug 2021 Sep 2021
Impfstofflieferung mRNA AstraZeneca Johnson & Johnson Impfkapazität Gesamt Impfzentren
Abb. 5 | Angenommene Impfstofflieferungen und maximale Impfkapazitäten im Modell.Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 10
wird bis zum 28.02.2021 mit einem Abstand von Gruppe ohne berufliche Indikation einer Priorisie-
70 Tagen und einer holdback-Strategie und anschlie- rungsstufe aufgeteilt. Innerhalb der beiden Grup-
ßend mit einem Abstand von 84 Tagen und einer pen erfolgt anschließend eine proportionale Auftei-
immediate-Strategie modelliert. lung in die jeweiligen Alters- und Vorerkrankungs-
gruppen. Sind an einem Tag mehr Dosen aller
Impfreihenfolge Impfstoffe verfügbar als in einer Gruppe benötigt
Die im Modell gewählte Priorisierung von Bevölke- werden, so wird dort der Impfstoff mit der höchsten
rungsgruppen für die Impfung entspricht der emp- Wirksamkeit verimpft. Die Impfung einer Priorisie-
fohlenen Priorisierung der Ständigen Impfkommis- rungsgruppe ist abgeschlossen, wenn die Impfbe-
sion (STIKO). Die Priorisierung wird dabei für je- reitschaft in dieser Gruppe erschöpft ist.
den Zeitpunkt und für jeden Impfstoff getrennt
festgelegt. Auf diese Weise kann die Impfreihenfol- Impfbereitschaft
ge an aktualisierte Empfehlungen der STIKO ange- Um die Impfbereitschaft im Modell zu berücksich-
passt werden. So wird der Impfstoff von Astra- tigen, wird auf die Ergebnisse der Surveys LEIA und
Zeneca bis zum 07.03.2021 nur für die Bevölkerung COSMO61 zurückgegriffen. Die Surveys erfragen die
unter 65 Jahren verabreicht. Ab dem 08.03.2021 Impfbereitschaft in verschiedenen Bevölkerungs-
wird dieser Impfstoff gemäß der empfohlenen Prio gruppen in Abhängigkeit u. a. von der jeweiligen
risierung und analog zu den mRNA-Impfstoffen Impfeffektivität. Wie in Abbildung 6 dargestellt,
und dem Impfstoff von Johnson & Johnson verteilt. steigt die Impfbereitschaft einer Person mit zuneh-
mender Effektivität eines Impfstoffes, mit dem Vor-
Dabei ist für das Modell jedoch eine Reduktion der liegen von Vorerkrankungen und mit zunehmen-
Komplexität der Gruppendefinitionen notwendig. dem Alter an. Stehen mehrere Impfstoffe für eine
So werden im Modell die Gruppen über das Alter, Alters- und Vorerkrankungsgruppe zur Verfügung,
die oben definierten Vorerkrankungsgruppen sowie werden diese bis zur ihrer jeweiligen maximalen
Personen mit beruflicher Indikation definiert. Letz- Impfbereitschaft verimpft. Ist die Impfbereitschaft
tere sind nicht explizit im Modell abgebildet. Durch für einen Impfstoff erschöpft, kann in dieser Grup-
die Gruppengröße von insgesamt 5.679.000 Perso- pe nur noch ein Impfstoff mit einer höheren Akzep-
nen mit Impfanspruch aufgrund beruflicher Tätig- tanz verimpft werden.
keit stellt die Berücksichtigung der Impfung dieser
Gruppe jedoch eine relevante Einflussgröße für das Allen nachfolgend beschriebenen Szenarien liegen
Infektionsgeschehen dar. Im Detail erhalten die in Abbildung 7 dargestellten Impfquoten zu-
879.000 Personen im Alter von 16 bis 29 Jahren, grunde. Diese resultieren aus den oben beschriebe-
1.226.000 Personen im Alter von 30 bis 39 Jahren, nen Modellinputs. Wie bereits erwähnt, sind in der
1.270.000 Personen im Alter von 40 bis 49 Jahren, Darstellung Risikogruppen und Gruppen mit beruf-
1.606.000 Personen im Alter von 50 bis 59 Jahren licher Indikation nicht gesondert dargestellt, son-
und 698.000 Personen im Alter von 60 bis 69 Jah- dern fließen in die jeweiligen Altersgruppen mit
ren die Impfung aufgrund ihrer beruflichen Tätig- ein. Im Modell wird die Durchimpfung dieser Grup-
keit. Es wird bei der Impfstoffverteilung also verein- pen gesondert modelliert.
facht davon ausgegangen, dass Personen mit beruf-
licher Indikation sich proportional auf die Alters-
und Vorerkrankungsgruppen zwischen 16 und 69 Analysen
Jahren aufteilen. Implizit wird angenommen, dass Im nachfolgenden Ergebnisteil werden zwei unter-
sich diese Gruppe hinsichtlich des Infektions- oder schiedliche Analysen vorgestellt. Zunächst werden
Erkrankungsrisikos nicht von der Allgemeinbevöl- Szenarien zum Einfluss von Kontaktreduktionen
kerung unterscheidet. auf die kurzfristige Entwicklung des Infektionsge-
schehens aufgezeigt. Dabei wird angenommen,
Die täglich verfügbare Anzahl an Dosen je Impfstoff dass die Anzahl der Kontakt ab dem 15.03.2021 um
wird zunächst im Verhältnis 50 : 50 in die Gruppe 20 % im Vergleich zum 28.02.2021 gestiegen ist.
der Personen mit beruflicher Indikation und in die Anschließend wird berechnet, welchen Effekt eineEpidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 11
Impfbereitschaft
Johnson & Johnson (66%) AstraZeneca (73%) mRNA (95%)
9090%
%
8080%
%
Impfbereitschaft
7070%
%
6060%
%
5050%
%
4040%
%
0 25 50 75 100 0 25 50 75 100 0 25 50 75 100
0 25 50 75 100 0 25 50Jahren)
Alter (in 75 100 0 25 50 75 100
Impfstoff kein Risiko Risiko Impfstoff Kein Risiko Risiko Alter (in Jahren)
Abb. 6 | Impfbereitschaft für Johnson & Johnson für eine wahrgenommene Impfeffektivität von 66 %, für AstraZeneca für eine
wahrgenommene Impfeffektivität von 73 % und für mRNA-Impfstoffe für eine wahrgenommene Impfeffektivität von 95 %.
Durchimpfungsquote
unter 16 16 bis 29 30 bis 39 40 bis 44
100 %
80 %
60 %
40 %
20 %
0%
45 bis 49 50 bis 54 55 bis 59 60 bis 64
100 %
80 %
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65 bis 69 70 bis 74 75 bis 79 80 und älter
100 %
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Aug 21
Sep 21
Okt 21
Nov 21
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Impfstoff und Dosen mRNA 1 Dose mRNA 2 Dosen AstraZeneca 1 Dose AstraZeneca 2 Dosen Johnson & Johnson
Abb. 7 | Angenommene Durchimpfungsraten der Priorisierungsgruppen, zusammengefasst nach Altersgruppe.Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 12
Kontaktreduktion („Lockdown“) um 20 bzw. um Ergebnisse
50 % für einen Zeitraum von vier Wochen ab dem
05.04., 12.04., 19.04. oder 26.04.2021 auf die Infek- Modellfit
tionszahlen, Auslastung der ITS-Betten und der Schätzung freier Parameter
COVID-19 attributablen Sterbefälle hat. Die Ergebnisse der Schätzung der freien Parameter
des Modells bezüglich der FOI sind in Abbildung 8
In der zweiten Analyse werden die Auswirkungen dargestellt. Das Modell schätzt für die erste Welle
einer Erhöhung der Kontakte unter Berücksichti- die effektive Kontaktrate (Lambda), welches einer
gung der Impfeffekte über einen längerfristigen effektiven Reproduktionszahl (R) von 3,36 bis zum
Zeitraum betrachtet. Dabei wird angenommen, ersten Lockdown entspricht. Mit Mitte des Som-
dass die Kontaktzahlen ab dem 15.03.2021 im Ver- mers 2020 wird ein Anstieg des R-Werts auf über 1
gleich zum 28.02.2021 nur um 5 % steigen. Dies re- geschätzt. Erst zu Beginn des Novembers 2020 ist
sultiert in einem konstanten Infektionsgeschehen, wieder ein Rückgang auf einen Wert von ca. 1 zu
d. h. einer erfolgreichen Eindämmung des derzeiti- beobachten, der im Januar 2021 noch weiter ab-
gen Anstiegs an Infektionen. Anschließend werden nimmt. Das relative Risiko, eine SARS-CoV-2-Infek-
Szenarien mit einer anteiligen Rückkehr zum tion zu haben und nicht getestet zu werden liegt laut
prä-pandemischen Kontaktverhalten (d. h. Kontakt- Modellschätzung bei 0,0000383. Die zusätzliche
zahlen vor März 2020) von 20, 40 und 60% model- Anzahl an Kontakten von Personen in Alten- und
liert. Eine Rückkehr von 100% würde dabei dem nor- Pflegeheimen schätzt das Modell auf 8,03 Kontakte.
malen Leben vor Beginn der Pandemie darstellen. Das Modell schätzt, dass 120,6 Personen am
01.02.2020 initial infiziert waren.
In beiden Analysen wird von einer schrittweise an-
steigenden Dominanz der VOC B.1.1.7 und einer Meldedaten
damit erhöhten Infektiösität von 35 % sowie einer Abbildung 9 zeigt den Vergleich der tatsächlich ge-
saisonalen Reduktion der Infektiösität um 20 % meldeten Fälle im wöchentlichen Durchschnitt
ausgegangen. (schwarze Linie) zu dem Meldefällen des Modells
LambdaLambda Reproduktionszahl
Reproduktionszahl
0,125
0.125 0.125
3 33
0,100
0.100 0.100
0,075
0.075 0.075
2 22
0,050
0.050 0.050
1 11
0,025
0.025 0.025
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Abb. 8 | Geschätzte effektive Kontaktrate (Lambda) (links) und korrespondierende Reproduktionsrate (rechts) für sechs, als freie
Parameter geschätzte Bruchpunkte des Modells.Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 13
Fälle pro Tag
Unter 16 16 bis 29 30 bis 39 40 bis 44
Unter 16 Unter 16 16 bis 29 16 bis 29 30 bis 39 30 bis 39 40 bis 44 40 bis 44
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7.500
7.500 7.500
5.000
5.000
5.000 5.000
2.500
2.500
2.500 2.500
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0 0
45 bis 49 50 bis 54 55 bis 59 60 bis 64
45 bis 49 45 bis 49 50 bis 54 50 bis 54 55 bis 59 55 bis 59 60 bis 64 60 bis 64
7.500
7.500
Unter 60 60 bis 64 65 bis 69
7.500 7.500
Fälle pro Tag
5.000
5.000 600
Fälle pro Tag
Fälle pro Tag
5.000 5.000
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2.500 400
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Sterbefälle pro Tag
65 bis 69 70 bis 74 75 bis 79 80 und älter
0
65 bis 69 65 bis 69 70 bis 74 70 bis 74 75 bis 79 75 bis 79 80 und älter
80 und älter
70 bis 74 75 bis 79 80 und älter
7.500
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7.500 7.500 600
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Meldearm Dunkelziffer Meldedaten
Meldearm
Meldearm Meldearm Dunkelziffer
Dunkelziffer
Dunkelziffer Meldedaten
ModellberechnungMeldedatenMeldedaten
Meldedaten
Abb. 9 | Vergleich des Modellfittings zu den tatsächlichen Meldedaten.
(dunkelblaue Fläche) und der vom Modell geschätz- 63.063 Sterbefälle, was einer Unterschätzung um
ten Dunkelziffer der SARS-CoV-2-Infektionen in 13,7 % entspricht. Wie aus Abbildung 10 ersichtlich
Deutschland (hellblaue Fläche). Insgesamt bildet es ist, betrifft diese Unterschätzung trotz der Berück-
das Modell die Meldefälle gut ab, wobei vor allem sichtigung der Alten- und Pflegeheime hauptsäch-
bei den 16- bis 29-Jährigen, den 30- bis 39-Jährigen lich die Personengruppe „80 Jahre und älter“.
und bei den über 80-Jährigen ab Dezember 2020
eine Unterschätzung der Meldefälle zu beobachten Modellierte Szenarien
ist, während bei den 40- bis 44-Jährigen und den 45- Kurzfristige Entwicklung
bis 49-Jährigen eine leichte Überschätzung erfolgt. Die folgende Analyse beschreibt die Modellergeb-
Die Dunkelziffer liegt im Modell um den Faktor 3 nisse für eine vierwöchige Reduktion der Kontakte
höher als die Zahl der Meldefälle. um 20 % bzw. um 50 % in wöchentlichen Abstän-
den ab dem 05.04.2021. Abbildung 11 zeigt die Aus-
Sterbefälle wirkungen der Kontaktreduktionen auf die Auslas-
Die zweite Zielgröße des Modells sind die altersspe- tungen der ITS-Betten. Dabei ist hier nur die
zifischen Sterbefälle über die Zeit. Insgesamt sind ITS-Auslastung durch COVID-19-Patienten berück-
in Deutschland im Zeitraum vom 01.02.2020 bis sichtigt. Die Kapazitätsgrenzen sind um diejenigen
zum 28.02.2021 73.063 Sterbefälle gemeldet wor- Personen reduziert, die nicht aufgrund von
den. Das Modell schätzt für denselben Zeitraum COVID-19 auf einer ITS behandelt werden. Bei ei-001
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Unter 60
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Kontaktreduktion
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ner Kontaktreduktion von 50 % zum 05.04.2021
ITS-Kapazitäten nur knapp überschritten, wobei das
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Ende der Kontaktreduktionen nach vier Wochen zu
werden laut der Modellschätzung die regulären
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Jul
1. April 2021
011.1.212 Seai 20 02
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Notfallreserve
ITS Kapazität
01.12 S 20 0
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Ju pep20
75 bis 79
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75 bis 79
60 bis 64
0 4 Okt20
01.03
011.03
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zum 05.04., 12.04., 19.04. und 26.04.2021 für eine Dauer von vier Wochen.
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01.051.0.06 Nov
Se zez20
p
20
0 Ja 20
75 bis 79
01.06
60 bis 64
01 1. 67 Dez
O Jna220 20
.00 Fket 2n 121
0 01 877
01.07 0
1.0.0 Jan
N Fbe 21
ov b21
0 98 2
26.04.2021
01.08
011.08 D Fe 20 1
50 Prozent
Feb eFzbe 21
19.04.2021
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0
26.04.2021
01.09
011.91 M 2b2002
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1..11211
0 Mrz
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0
01.11
011.11
Ma 120
.122
Notfallreserve
Fe ia2i 0
ITS Kapazität
01.1201 AprJub 20 20
.0 M Jnu2n20
01 3 Mai Jruz 220 02
0
01.03 .0 Ap Jlu2l00
01 4 Jun
Aur 20
01.04 .0 Agu2020
Abb. 10 | Vergleich der geschätzten Sterbefälle zu den tatsächlich gemeldeten, wöchentlichen Sterbefällen.
M g2
01 5
01.05.0 Jul
Seai 20 02
S 20 0
01 6 Aug
Ju pep20
65 bis 69
01.06 .0 On 2020
80 und älter
65 bis 69
Okt20
80 und älter
01 7 Sep
NJul k20 2t 0
01.07.0 No 20
Au vo2v20
01 8
01.08 .0 Okt
D g 20 0
De 2020
26.04.2021
01 9 Nov
Se zez20 2
01.09 .10 Jap 2 020
65 bis 69
01.10 01 Dez
O Jna20 20
80 und älter
.1 Fkt n 12
14
01 1 N eFbe220 1
01.11 Janov b21 12
Abb. 11 | Entwicklung der ITS-Bettenauslastung durch COVID-19-Fälle unter Annahme einer Kontaktreduktion von 20 bzw. 50 %
.12
01
Notfallreserve
01.12
ITS Kapazität
Feb
D 221
duktion der Kontakte erst ab dem 19.04.2021 führt
inklusive der Notfallreserve überschreitet. Eine Re-
einem Anstieg führt, der letztlich auch die Kapazität
ez
zu einer dauerhaften Überschreitung der ITS-
20
Ja
n
2
Fe 1
b
21Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 15
Kapazitäten inklusive der Notfallreserve. Eine Kon- Notfallreserve deutlich überschritten. Erst ab dem
taktreduktion von 20 % geht mit keiner wesent 01.06.2021 führt eine Rückkehr der Kontaktzahlen
lichen Reduktion der ITS-Auslastung einher. um 20 % nicht mehr zu einer Überschreitung der
ist-Kapazitäten. Eine Rückkehr um 40 bzw. 60 %
Abbildung 12 zeigt die Entwicklung der täglichen zum 01.06. oder 01.07.2021 überschreitet jedoch
COVID-19 attributablen Todesfälle. Ähnlich zum auch weiterhin die Notfallreserve (s. Abb. 13).
Verlauf der ITS-Betten führt eine Kontaktreduktion
um 20 % zu keinem starken Rückgang der Todes Die Prognose hinsichtlich der Todeszahlen korres-
fälle. Bei einer Kontaktreduktion von 50 % lässt sich pondiert zu den Zahlen der ITS-Auslastung. Eine
durch eine frühe Kontaktreduktion die Anzahl der Rückkehr zu 60 % der prä-pandemischen Kontakte
Todesfälle am stärksten reduzieren. führt zu allen drei Zeitpunkten zu einer Überschrei-
tung von mehr als 1.000 Sterbefällen pro Tag. Eine
Mittelfristige Entwicklung (Öffnungen im Sommer) 20-prozentige Rückkehr führt ab dem 01.06.2021 zu
Für den Fall einer erfolgreichen Kontraktreduktion keinem unmittelbaren Anstieg der Todeszahlen,
bzw. einem Abfallen der Fallzahlen im April 2021, jedoch ist ein Anstieg über die Herbst- und Winter-
sind nachfolgend die Modellprognosen für eine monate zu beobachten (s. Abb. 14).
Rückkehr zum prä-pandemischen Kontaktverhalten
um 20, 40 und 60 % jeweils ab dem 01.05., 01.06. Betrachtet man beispielhaft das Szenario einer
und dem 01.07.2021 abgebildet. Eine Rückkehr von 40-prozentigen Rückkehr zum prä-pandemischen
100 % würde dabei dem normalen Leben vor Beginn Kontaktverhalten, so zeigt die Verteilung der Sterbe-
der Pandemie darstellen. Hinsichtlich der Auslas- fälle über die Altersgruppen hinweg, dass die Perso-
tung der ITS-Betten führen laut Modellschätzung nen über 80 Jahren ab dem 01.06.2021 einen gerin-
alle Szenarien der Kontakterhöhung zu einer Über- geren Anteil an allen Sterbefällen ausmachen. Wie
schreitung der ITS-Kapazitätsgrenze. Bei einer 40- in Abbildung 15 dargestellt, besteht weiterhin die
und 60-prozentigen Rückkehr der Kontakte zu Möglichkeit, dass sich in bereits geimpften Alters-
prä-pandemischen Kontaktverhalten wird auch die gruppen bei einer Rückkehr des Kontaktverhaltens
Sterbefälle pro Tag
05.04.2021
05.04.2021 12.04.2021
12.04.2021
05.04.2021 19.04.2021
19.04.2021
12.04.2021 26.04.2021
26.04.2021
19.04.2021 26.04.2021
2.000
2.000
1.500
1.500
Sterbefälle pro Tag
1.000
1.000
500
500
00
1...0003
.0 54
1..0.005
.0 6
1...0007
1...0008
.0109
. 10
1...11121
011..112
1..0003
.004
1..0005
.00 6
1..0007
1..0008
01.01099
1 .1 0
0 .1121
011.112
0 .0043
.004
1..00 5
.0076
1..00 7
1..00 8
01.01099
0 1.10
011..11211
01 .12
01 3
01 4
01 5
01 6
01 7
01 8
01 9
.10
01 1
.12
001 4
0011. 5
001 87
01 8
01 9
0 1
.02
0011.03
00011 4
0011. 05
00011 87
0011.08
011.19
001 1
.02
00111..03
00111..05
00011. 87
0 11.08
0 1. 1
01.12.02
00111..03
00111..05
0011.06
00011.087
011.08
01.12.12
6
001 67
9
.010
001 01
1..112
00011 3
4
6
00011 67
9
00011 01
00011. 3
0 4
00011. 45
6
00011. 67
0 9
00011. 01
00011.03
00011.045
6
9
00011.101
1. 1
.1
.0
.0
.0
01.07.0
1..00
.0
.0
.0
1..00
0 .1
011.1
1..00
.00
.1
.1
01.03
01.04
01.05
01.06
01.07
01.08
01.09
01.10
01.11
01.12
01.03
01.04
01.05
01.06
01.07
01.08
01.09
01.10
01.11
01.03
01.04
01.05
01.06
01.07
01.08
01.09
01.10
01.11
01.03
01.04
01.05
01.06
01.08
01.09
01.10
01.11
01.12
01
1.
01
0
0
0
0
0
Kontaktreduktion
Kontaktreduktion
Kontaktreduktion 20Prozent
20 %
20 Prozent 50Prozent
50
50 Prozent %
Kontaktreduktion 20 Prozent 50 Prozent
Abb. 12 | Entwicklung der täglichen COVID-19-Sterbefälle unter Annahme einer Kontaktreduktion von 20 bzw. 50 % zum 05.04.,
12.04., 19.04. und 26.04.2021 für eine Dauer von vier Wochen.Epidemiologisches Bulletin 13 | 2021 1. April 2021 16
Personen in intensiv-medizinischer Behandlung
01.05.2021 01.06.2021 01.07.2021
01.05.2021
01.05.2021
01.05.2021 01.06.2021
01.06.2021
01.06.2021 01.07.2021
01.07.2021
01.07.2021
80.000
80.000
80.000
80.000
80.000
70.000
70.000
70.000
70.000
Personen in intensiv-medizinischer Behandlung
60.000
Personen in intensiv-medizinischer Behandlung
Personen in intensiv-medizinischer Behandlung
Personen in intensiv-medizinischer Behandlung
60.000
60.000
60.000
50.000
50.000
50.000
50.000
50.000
40.000
40.000
40.000
40.000
30.000
30.000
30.000
30.000
30.000
20.000
20.000 Notfallreserve Notfallreserve Notfallreserve
20.000
20.000
20.000 Notfallreserve
Notfallreserve
Notfallreserve Notfallreserve
Notfallreserve
Notfallreserve Notfallreserve
Notfallreserve
Notfallreserve
10.000
10.000 ITS Kapazität ITS Kapazität ITS Kapazität
10.000
10.000
10.000 ITSITS
Kapazität
ITS
Kapazität
Kapazität ITSITS
Kapazität
ITS
Kapazität
Kapazität ITSITS
Kapazität
ITS
Kapazität
Kapazität
0
0 0 0
01 65 03
01 67 4
01 078 05
01 089 06
01 090 07
01 01 8
01 .121 09
.02 0
1.003 1.11
1..004 .12
01 65 03
01 067 04
01 078 05
01 089 06
01 090 07
01 01 8
01 .121 09
1.02 .10
1.003 1.11
1..004 .12
01 65 03
01 067 04
01 078 05
01 89 06
01 090 07
01 01 8
01 .121 09
2 0
.11
2
01.03
001.04
01.05
0001.06
0001.07
001.08
001.09
001.10
00101.11
001.12
001.03
001.04
001.05
0001.06
0001.07
001.08
001.09
001.10
00101.11
001.12
001.03
01.04
001.05
0001.06
0001.07
001.08
001.09
01.10
01.11
01.12
1.1
11..11001.0
11..11001.0
11..11001.0
1 .0 1.0
01 .1 1.1
1.1021.1
1. 071.
1. 71.
1. 1.
.0 1.
1.00051.
1.00051.
01
11..1091.
11..1091.
11..1091.
1. 061.
1. 061.
1. 1.
011..1011.
1.0081.
011..1011.
1.0081.
011..1011.
. 1
. 1
01.1021
01 3
0 045
01 03
01 045
01 03
01 045
0
01 .03
01 43
0011.04
011.005
0 .006
0 .008
.102
01 043
01 043
0 .007
.00
..0
.0
1
1
1
.0
.0
1
.1
.0
.0
0
.0
.0
0
.1
.1
.1
.
.
.
.
.
.
.
.
1
01
Prozent pre-pandemisches
20 Prozent 40 Prozent 60 Prozent
Prozent pre-pandemisches
Prozent
Prozent
pre-pandemisches Kontaktverhalten
pre-pandemisches
prä-pandemisches Kontaktverhalten
Kontaktverhalten
Kontaktverhalten
Kontaktverhalten 20 %
20 Prozent
20 20
Prozent
Prozent 40 %Prozent 60 Prozent
40 Prozent
40 40
Prozent 6060
60 %
Prozent
Prozent
Abb. 13 | Entwicklung der ITS-Bettenbelegung unter Annahme einer dauerhaften Rückkehr der Kontaktzahlen um 20, 40 oder
60 % zum 01.05., 01.06. oder 01.07.2021.
Sterbefälle pro Tag
01.05.2021 01.06.2021 01.07.2021
01.05.2021
01.05.2021
01.05.2021 01.06.2021
01.06.2021
01.06.2021 01.07.2021
01.07.2021
01.07.2021
80.000
80.000
80.000
70.000
70.000
70.000
2.000
2.000
Personen in intensiv-medizinischer Behandlung
Personen in intensiv-medizinischer Behandlung
Personen in intensiv-medizinischer Behandlung
60.000
60.000
60.000
Sterbefälle pro Tag
50.000
50.000
50.000
40.000
40.000
40.000
1.000
1.000
30.000
30.000
30.000
20.000
20.000
20.000 Notfallreserve
Notfallreserve
Notfallreserve Notfallreserve
Notfallreserve
Notfallreserve Notfallreserve
Notfallreserve
Notfallreserve
10.000
10.000
10.000 ITSITS
Kapazität
ITS
Kapazität
Kapazität ITSITS
Kapazität
ITS
Kapazität
Kapazität ITSITS
Kapazität
ITS
Kapazität
Kapazität
00
0 0 0
0 01 08
01 1 9
1..012 1.10
01 43 1
11..04 1.12
01 65 .03
01 067 .04
01 078 .05
01 089 .06
01 090 07
01 65 .03
01 067 .04
01 078 .05
01 8 6
01 090 .07
0 01 08
01 .121 .09
1..012 1.10
01 43 1
11..04 1.12
01 9 07
0 01 .08
01 1 09
10
.11
.12
01 65 1.03
1 6 04
1 7 05
1 8 06
1.003 1.1
1.003 1.1
1..1121.0
.091.0
001.03
001.04
001.05
001.06
001.07
01.08
001.09
001.10
0001.11
001.12
01.03
01.04
01.05
01.06
01.07
01.08
001.09
001.10
0001.11
001.12
001.03
001.04
001.05
01.06
01.07
01.08
01.09
01.10
01.11
01.12
.12 1.
.08 1.
01
..1 1.
..010 1.
..11 .
..11 1.
.0 7 1.
091.
1..1121.
01
1. 701
. 1
.0 1
1.00501
..1 1
011.10 1
..11 1
1.0601
. 1
1.0801
1.1 1
. 0
. 0
.0 0
.0 0
01.120
01.120
01.120
01.070
01.070
011.050
1.0050
011.090
0011.090
0011.090
0011.100
01.060
01.060
01.080
01.080
0 3
0 045
01 3
01 045
01 3
01 045
011.03
01 43
0011.04
0011.101
0011.10
0011.101
0011.101
..0
.0
.0
.0
.
.
.
.
.
01
Prozent pre-pandemisches
20 Prozent 40 Prozent 60 Prozent
Prozent pre-pandemisches
Prozent
Prozent
pre-pandemisches Kontaktverhalten
pre-pandemisches
prä-pandemisches Kontaktverhalten
Kontaktverhalten
Kontaktverhalten
Kontaktverhalten 20 %
20 Prozent
20 20
Prozent
Prozent 40 %Prozent
40 Prozent
40 40
Prozent 6060
60 Prozent
60 %
Prozent
Prozent
Abb. 14 | Entwicklung der COVID-19 attributablen Sterbefälle unter Annahme einer dauerhaften Rückkehr der Kontaktzahlen um
20, 40 oder 60 % zum 01.05., 01.06. oder 01.07.2021.Sie können auch lesen
