Das von Forschern des Max-Planck-Instituts für demografische Forschung in Rostock und der Universität Helsinki entwickelte demografische Skalierungsmodell ermöglicht es, die tatsächliche Anzahl von Covid-19-Infektionen in verschiedenen Ländern mit nur einem Minimum an Daten abzuschätzen. Nach diesem Modell ist die Anzahl der Fälle in Deutschland nur 1,8-mal höher als die Anzahl der bestätigten Fälle. Für Italien schätzen die Forscher jedoch, dass die Anzahl der Infizierten sechsmal höher ist als die Anzahl der von den Gesundheitsbehörden gemeldeten bestätigten Fälle.
Rostock, Deutschland. „Für die zehn Länder, die am stärksten von der Covid-19-Pandemie betroffen sind, haben wir unser demografisches Skalierungsmodell verwendet, um die Anzahl der nicht gemeldeten Fälle von Infizierten abzuschätzen“, sagt Mikko Myrskylä, Direktor am Max-Planck-Institut für demografische Forschung in Rostock. Nach Angaben vom 13. Mai 2020 gibt es durchschnittlich viermal so viele Infizierte wie bestätigte Fälle.
Für Italien schätzt das Modell etwa 1,4 Millionen Infizierte, was sechsmal mehr ist als die von den Gesundheitsbehörden gemeldeten bestätigten Fälle. Die Forscher schätzen für die USA, dass 3,1 Millionen Menschen mit COVID-19 infiziert waren, was mehr als doppelt so vielen Fällen entspricht wie offiziell gemeldet. In Deutschland hingegen, wo eine große Anzahl von Personen auf Covid-19 getestet wird, schätzt das Modell die Anzahl der nicht gemeldeten Fälle auf nur das 1,8-fache.
„Die Unsicherheit unserer Modellschätzungen ist jedoch groß“, fügt Christina Bohk-Ewald hinzu, Mitautorin des Papiers und derzeit an der Universität von Helsinki tätig. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% ist die geschätzte Gesamtzahl der Fälle doppelt bis elfmal so hoch wie die Anzahl der bestätigten Fälle. Die Unterschiede zwischen den einzelnen Ländern sind ebenfalls groß. Die Forscher präsentieren ihr Modell in einem Artikel, der online als Pre-Print-Version auf medRxiv verfügbar ist, jedoch nicht von Experten begutachtet wurde.
Für ihre Modellberechnungen verwendeten die Forscher hauptsächlich Daten zu Covid-19-Todesfällen, Infektionssterblichkeitsraten und Lebenstabellen. Da die Todesrate von COVID-19-Infektionen in den meisten Ländern noch nicht bekannt ist, haben die Forscher sie unter Verwendung der sogenannten verbleibenden Lebenserwartung von einem Referenzland in andere Länder übertragen. Dieser demografische Parameter ermöglicht es, länderübergreifende Unterschiede in der Altersstruktur, früheren Krankheiten in der Bevölkerung und den Gesundheitssystemen der verschiedenen Länder zu kontrollieren.
Das demografische Skalierungsmodell basiert auf zwei Hauptannahmen: Erstens wird davon ausgegangen, dass die Anzahl der an Covid-19 verstorbenen Personen ziemlich genau erfasst wird. Zweitens wird davon ausgegangen, dass die Infektionssterblichkeitsraten eines Referenzlandes (in diesem Fall Hubei, China) nach demografischer Anpassung auf andere Länder übertragbar sind. Den drei Max-Planck-Forschern ist bewusst, dass diese beiden Annahmen nur Näherungswerte sind und nicht überall perfekt zutreffen.
Dennoch sind die Forscher davon überzeugt, dass sie ein weit verbreitetes Modell entwickelt haben, das nützliche Schätzungen der tatsächlichen Anzahl von Personen, die mit Covid-19 infiziert sind, unter Verwendung nur minimaler Eingabedaten liefert. „Unser Modell kann auch verwendet werden, um die Plausibilität geschätzter Infektionszahlen aus anderen Studien zu überprüfen, die beispielsweise die Prävalenz von Antikörpern in der Bevölkerung messen“, sagt Christian Dudel. Laut Dudel sind die Antikörpertests, die nur regional durchgeführt werden, oft nicht repräsentativ für die gesamte Bevölkerung eines Landes.
Bohk-Ewald, C., Dudel, C., Myrskylä, M.: A demographic scaling model for estimating the total number of COVID-19 infections https://doi.org/10.1101/2020.04.23.20077719
Über das MPIDR
Das Max-Planck-Institut für demografische Forschung (MPIDR) in Rostock untersucht die Struktur und Dynamik von Populationen. Die Forscher des Instituts untersuchen Themen von politischer Relevanz wie demografischer Wandel, Alterung, Fruchtbarkeit und Umverteilung der Arbeit im Laufe des Lebens sowie die Digitalisierung und Nutzung neuer Datenquellen für die Schätzung von Migrationsströmen. Das MPIDR ist eine der größten demografischen Forschungseinrichtungen in Europa und weltweit führend in der Untersuchung von Populationen. Das Institut ist Teil der Max-Planck-Gesellschaft, der international renommierten deutschen Forschungsorganisation.
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Covid-19 demographic scaling model
