Covid-19-Simulation: Ab Mitte Dezember reichen die Intensivbetten nicht mehr

Die Covid-19-Infektionszahlen gehen derzeit stark nach oben, die zweite Welle rollt ganz klar. Immer mehr ernsthaft Erkrankte müssen stationär behandelt werden, einige von ihnen auf Intensivstationen. Aber wann ist die Kapazitätsgrenze unserer Krankenhäuser erreicht? Wann haben wir nicht mehr genug Intensivbetten? Ein hochkomplexes Computermodell der Uni Saarland simuliert die Belastbarkeit des deutschen Gesundheitswesens. Es zeigt sich: auf den R-Wert kommt es an – dieser aber zieht seit Anfang September kräftig an.

Unter Leitung von Professor Thorsten Lehr hat ein Team der Universität des Saarlandes ein mathematisches Modell entwickelt, um den weiteren Verlauf der Covid-Epidemie in Deutschland vorherzusagen. Im Einzelnen prognostiziert es

• Entwicklung der Covid-19-Infektionszahlen sowie Genesungs- und Todeszahlen
• Krankenhausbelegung
• Intensivbetten-Belegung
• Behandlungen mit Beatmungsgeräten
• Auswirkungen von Gegenmaßnahmen

Das Modell der Saarländer Wissenschaftler ist für kurzfristige, möglichst präzise Vorhersagen für einen Zeitraum von einigen wenigen Wochen ausgelegt. Langfrist-Prognosen sind nicht sein Ziel. Alle zwei Wochen wird es mit neuen Daten aktualisiert und an die neuesten Entwicklungen angepaßt. Der derzeitig aktuelle Projektbericht stammt vom 21. Oktober und basiert auf dem Datenstand vom 20. Oktober, ist also hochaktuell. Die Forschungsergebnisse finden sich zum Downloaden hier: Berichte. Es gibt auch einen im Internet frei zugänglichen Online-Simulator, mit dem man für jedes Bundesland einzeln die Covid-19-Entwicklung der kommenden Tage und Wochen durchspielen kann: Online-Simulator.

Sorgen um Krankenhaus-Kapazitäten

Bereits zu Beginn der Pandemie befürchtete man – nicht zuletzt aufgrund der schrecklichen Fernsehbilder aus Norditalien – dass auch hierzulande die Anzahl der Intensivbetten in Krankenhäusern nicht reichen könnten. Gleiches galt für die verfügbaren Beatmungsgeräte für Schwersterkrankte. Man wollte einen Zusammenbruch des Gesundheitswesens mit aller Macht verhindern.

Erste Welle glimpflich verlaufen

Mittlerweile hat sich diese Furcht etwas gelegt, weil es zu keinem Zeitpunkt zu Engpässen in Krankenhäusern gekommen ist. Die Situation in Deutschland war meilenweit von dem entfernt, was in Italien, Spanien und den USA passierte. Nie kam man hierzulande auch nur annähernd so in Bedrängnis, dass man mithilfe der befürchteten Triage über Leben und Tod zu entscheiden hatte. Vielmehr waren deutsche Krankenhäuser sogar in der Lage, ausländische Patienten aufzunehmen. Zahlreiche der etwas über 30.000 deutschen Intensivbetten stehen nach wie vor leer.

Zweite Welle deutlich mächtiger

Ob weiterhin alles so gut gehen wird, ist allerdings die große Frage. Die zweite Covid-19-Welle, die etwa Anfang September begonnen hat, nimmt gerade erst richtig Fahrt auf. Die täglichen Fallzahlen haben das Maximum der ersten Welle längst überschritten, sie liegen jetzt schon doppelt so hoch wie Anfang April 2020, dem Höhepunkt der ersten Welle. Trotzdem wollen Politiker die harten Lockdown-Maßnahmen des Frühjahrs, vor allem ein Shutdown der Wirtschaft, mit aller Macht verhindern.

Vorhersagen des Simulations-Modells

Das Modell sagt unmittelbar für die nächsten Wochen stark steigende Infektionszahlen in Deutschland voraus. Für den 23. Oktober rechnet es mit rund 10.500 Neuinfektionen und 4.500 Genesungen, die bis Ende Oktober auf 18.300 bzw. 7.900 pro Tag zunehmen werden. Wirken die eingeleiteten Gegenmaßnahmen nicht und bleibt der derzeitige Reproduktionswert (R-Wert) bei 1,51 so werden die Zahlen bis Ende November dramatisch zunehmen auf 142.000 und 63.000 Genesungen. Die folgende Tabelle und Graphiken zeigen die mögliche Entwicklung auf.

Engpass Pflegepersonal

Ärzte und Gesundheitsbehörden haben zweifelsohne viel dazugelernt über Covid-19 in den letzten sechs Monaten. Auch sind die Kapazitäten erweitert worden, vor allem bei den Beatmungsgeräten. Aber nicht alles ist so einfach für Geld zu haben. Vor allem das für die Behandlung Schwerstkranker dringend notwendige hochqualifizierte Pflegepersonal lässt sich nicht mal eben aus dem Boden stampfen. Freie Arbeitskräfte sind nicht leicht zu finden und die Weiterbildung vorhandenen Personals kostet Zeit und bindet Ressourcen.

Anteil Covid-19-Patienten Ü60 verdoppelt sich

Daher ist es angesichts der starken zweiten Welle schon fraglich, ob dieses Mal in den Krankenhäusern auch alles so glimpflich vonstatten gehen wird wie noch im Frühjahr. Zweifel sind angesagt. So nimmt der Anteil der über 60jährigen Covid-19-Patienten seit Anfang September spürbar wieder zu, nachdem er im Sommer deutlich zurückgegangen war. Auf dem Höhepunkt der ersten Welle lag er noch bei 35%, fiel dann bis Anfang September auf rund 8% zurück. Derzeit liegt er aber schon wieder bei knapp unter 20%.

Hospitalisierungsrate steigt um 80% seit September

Bei der Ü60-Bevölkerungsgruppe nimmt Covid-19 oft einen schlimmeren Verlauf als bei jüngeren Menschen. Daher ist mit mehr Krankenhauseinweisungen und mehr Intensivbehandlungen inklusive Beatmung zu rechnen. Aber nicht nur die Alten müssen häufiger ins Krankenhaus: die gesamte Hospitalisierungsrate ist seit Beginn der zweiten Welle um 80% auf 6,4% gestiegen. Auch die Sterberate dürfte in Folge wieder zunehmen.

Für den 23. Oktober 2020 prognostiziert das Modell insgesamt 4.600 Covid-19-Patienten, die akut in Krankenhäusern behandelt werden. Davon 956 auf Intensivstationen und 602 mit Beatmungsgerät. Bleibt der R-Wert unverändert bei 1,51, so sagt die Simulation bis Ende November 68.000 stationäre, 12.500 Intensivpatienten (ICU) und 8.000 Patienten an Beatmungsgeräten voraus (siehe Tabelle 2 und Graphik 3).

Belastungsgrenze der Krankenhäuser

Deutschland verfügt derzeit über rund 30.000 Intensivbetten in seinen Krankenhäusern. Davon sind laut DIVI-Intensivregister per 22. Oktober rund zwei Drittel belegt, also ca. 21.500. Es  bleiben also noch etwas über 8.000 freie Betten. Zusätzlich gibt es eine 7-Tage-Notfallreserve von knapp 13.000 Betten.

Die oben dargestellten Prognosen zeigen, dass bereits Ende November die regulären Intensivbetten nicht mehr reichen würden. Die Notfallreserve müsste also herangezogen werden. Eine Situation, die wahrscheinlich noch vertretbar wäre. Aber bereits für Mitte Dezember prognostiziert das Simulationsmodell eine Anzahl von 31.000 Intensivpatienten, davon 19.000 mit Beatmungsbedarf (siehe Graphik 4). Käme es wirklich dazu, dann wäre die Kapazitätsgrenze der deutschen Intensivbetten überschritten. Unser Gesundheitssystem stünde möglicherweise vor dem befürchteten Zusammenbruch.

Man darf dabei nicht vergessen, dass es sich bei diesen Zahlen um Prognosen handelt, die naturgemäß mit Unsicherheiten verbunden sind. Allerdings verweisen die Autoren des Simulationsmodells darauf, dass sie Kontrollrechnungen vorgenommen haben. Die „Goodness-for-Fit“-Kontrollwerte zeigen eine sehr gute Übereinstimmung zwischen Prognosewerten und bisherigen Istwerten. Ihr Modell hat die reale Entwicklung bisher gut abgebildet. Ob sich dies auch weiterhin so bewahrheitet, bleibt abzuwarten.

Wirkung von Lockdown-Maßnahmen

Eine Besonderheit des Saarländer Modells ist, so seine Autoren, dass mit ihm nicht nur die epidemiologische Verbreitung des Virus simuliert werden kann, sondern auch die Auswirkungen von Gegenmaßnahmen wie zum Beispiel Schulschließungen und Kontaktverbote. Insofern können auch die Reaktionen der Politik und der Gesellschaft eingebaut und im Zuge von Simulationsläufen durchgespielt werden.

Die Wissenschaftler wollen mit ihrem Simulationsmodell Politikern und Gesundheitsbehörden helfen, die Pandemie genauer abschätzen und Kapazitäten besser planen zu können. Auch sollen sie die Wirkungen von unterschiedlichen Lockdown-Maßnahmen treffender beurteilen können. Dies gilt z.B. für Ausgangs- und Kontaktsperren sowie Schulschließungen, bei denen es sehr darauf ankommt, wann sie eingeführt und wann wieder aufgeboben werden. Nicht zuletzt soll auch die Bevölkerung derartige Eingriffe in persönliche Freiheiten und wirtschaftliche Einschränkungen besser nachvollziehen und verstehen können.

Kontaktverbote und Schulschließungen wirken besonders gut

Das Modell zeigt, dass zwei Maßnahmen die Verbreitung des Sars-CoV-2-Virus bisher besonders erfolgreich eingeschränkt haben: Die Schulschließungen Mitte März und Kontaktverbote Ende März und Anfang April. Die Schulschließungen haben den R-Faktor um 31% von 2,78 auf 1,92 verringert. Die beiden Kontaktverbot-Stufen senkten anschließend den R-Faktor um 42% bzw. 43% und drückten ihn gemeinsam auf 0,68. Dies führte zu einem deutlichen Rückgang der Neuinfektionen, weil jeder akut Infizierte im Durchschnitt weniger als eine gesunde Person neu ansteckte.

Das Ende des Lockdowns Anfang Juni ließ dann den R-Faktor um 51% von 0,71 auf 1,08 steigen. Mit Beginn der Sommerferien ging er wieder auf 0,857 runter und unterschritt damit den Wert 1,0 bei dem jeder Infizierte durchschnittlich einen Gesunden mit dem Virus ansteckt.

Mit Beginn der Reiserückwelle erhöhte sich dann der R-Faktor wieder bis auf 1,33, um sich anschließend bis auf 0,946 zu reduzieren. Von Anfang bis Ende September stieg er dann wieder um 31% bis auf 1,24. Und seit Anfang Oktober ist er um weitere 20% auf 1,51 gestiegen. Dort verharrt er bislang.

Anderer R-Wert als der des RKI

Die Autoren weisen darauf hin, dass ihre Schätzung des R-Wertes von der des Robert-Koch-Instituts abweicht, weil sich die beiden Schätzmethoden grundsätzlich unterscheiden. Das RKI bezieht nur die Neuinfektionen der letzten sieben Tage in seine Berechnungen ein, während die Universität Saarland zusätzlich auch Krankenhausaufenthalte, Verstorbene und Genese berücksichtigt. Damit ist die Schätzung des RKI volatiler und schwankt stärker als die der Saarländer, die eine größere Gleichmäßigkeit aufweist.

Fazit

Das Prognose- und Simulationsmodell der Universität Saarland ist ein hochkomplexes mathematisches Modell mit dem versucht wird, die komplizierte Realität der Covid-19-Pandemie in Deutschland realitätsgetreu abzubilden. Politischen und behördlichen Entscheidungsträgern soll ein möglichst genaues Bild dessen präsentiert werden, was auf uns zukommt. Sie sollen mit seiner Hilfe bessere, zielgerichtete Entscheidungen treffen können.

Dies ist gerade jetzt zu Beginn der zweiten Welle sehr entscheidend. Aus den Erfahrungen der ersten Welle weiß man nämlich, dass es nicht nur darauf ankommt, die richtigen Gegenmaßnahmen einzuleiten, sondern auch sie möglichst zum richtigen Zeitpunkt einzuleiten. Das bedeutet für die meisten Maßnahmen besser früher als später. Und für das Beenden gilt: nicht zu früh, sonst wird der Schaden noch größer und die Pandemie zieht sich noch weiter hin, siehe Großbritannien und USA.

Aber die Politik muss auch andere Gesichtspunkte als nur virologische berücksichtigen. Wirtschaftliche, politische und soziale zum Beispiel. Diese stehen oft im Konflikt mit den virologischen Aspekten. Daher kann auch dieses Simulationsmodell der Saarländer Wissenschaftler nur ein Mosaiksteinchen in der komplexen Entscheidungsmatrix der Politik sein, wenn auch ein potentiell wichtiges Mosaiksteinchen. Entscheidungsträger sollten es sich genau anschauen.

Literaturhinweis:

„Mathematische Modellierung und Vorhersage von COVID-19 Fällen, Hospitalisierung (inkl. Intensivstation und Beatmung) und Todesfällen in den deutschen Bundesländern“

Autoren
Prof. Dr. Thorsten Lehr (1), Christiane Dings (1), Katharina Götz (1), Katharina Och (1), Iryna Sihinevich (1), Dr. Dominik Selzer (1), Quirin Werthner (1), Lukas Kovar (1), Fatima Marok (1), Christina Schräpel (1), Laura Fuhr (1), Denise Türk (1), Hannah Britz (1), Prof. Dr. Sigrun Smola (2), Prof. Dr. Thomas Volk (3), Prof. Dr. Sascha Kreuer (3), Dr. Jürgen Rissland (2)

(1) Klinische Pharmazie, Universität des Saarlandes
(2) Institut für Virologie, Universitätsklinikum des Saarlandes
(3) Klinik für Anästhesiologie, Intensivmedizin und Schmerztherapie, Universitätsklinikum des Saarlandes

Online COVID-19 Simulator CoSim