Analysen und Gedanken zum neuartigen Coronavirus

Teil 1: Wie gefährlich ist das Virus?

Vorwort

Die Ausbreitung des neuartigen Coronavirus SARS-CoV-2 und die weltweite Reaktion darauf stellen ein Jahrhundertereignis dar mit weitreichenden gesundheitlichen, sozialen und ökonomischen Folgen. In der Frühphase der Pandemie gab es naturgemäß einen Mangel an Daten, um die Gefährlichkeit der Erkrankung COVID-19 und das Potential der weltweiten Ausbreitung adäquat einzuschätzen. Auf Grundlage dieser begrenzten Daten wurden Szenarios erstellt, die Analogien zur Spanischen Grippe 1918-1920 herstellten. Als Reaktion griffen viele Regierungen zu weitreichenden Maßnahmen, die zum Schutze der Volksgesundheit andere bürgerliche Grundrechte einschränkten. In Deutschland wurden diese Ereignisse in den führenden Medien von einer stark auf die Gefahren des Virus fokussierten Berichterstattung begleitet. Die Einordnung der berichteten Infektions- und Todeszahlen und eine Diskussion um Nutzen und negative Folgen der Eindämmungsmaßnahmen blieben dagegen die Ausnahme. In der Folge wurden kritische Positionen in alternative Medien verdrängt, was eine starke Polarisierung nach sich zog und so einem breiten gesellschaftlichen Diskurs entgegenstand.

Die vorliegende Arbeit soll den Datenstand in Bezug auf einige wichtige Fragen zusammenfassen, wo nötig weiterentwickeln und so eine objektive Datenbasis für die weitere Diskussion liefern. In einem ersten Kapitel wird die Gefährlichkeit des Erregers erörtert. Im zweiten und dritten Kapitel wird der Verlauf des Infektionsgeschehens in Deutschland und weiteren Ländern Europas nachgezeichnet, um so den Einfluss der Kontaktbeschränkungen auf das Infektionsgeschehen untersuchen zu können. Das vierte Kapitel geht der Frage nach, wie sich die Pandemie weiterentwickeln könnte. Das fünfte bis achte Kapitel gehen kurz auf weitere relevante Aspekte ein. Das neunte und letzte Kapitel schließt mit der Frage, welche Konsequenzen aus den Erkenntnissen zu ziehen sind.

Die beobachtete Übersterblichkeit in Europa

Die Zahl der Todesfälle unterliegt in Europa einem saisonalen Verlauf mit einem Maximum im Winter. Werden die wöchentlichen Todesfälle über mehrere Jahre gemittelt, Zeiten ausgeprägter Hitze- und Kältewellen sowie winterlicher Influenzaepidemien jedoch unberücksichtigt gelassen, resultiert eine Grundlinie (Baseline, Abbildung 1), die die Sterblichkeit in Abwesenheit besonderer Ereignisse zeigt.1 Die unregelmäßig zu beobachtende winterliche Übersterblichkeit wird zum größten Teil durch die Influenza verursacht, die nach Schätzungen in den letzten Jahren zwischen 57 und 88% der zusätzlichen Todesfälle verursachte. Die Influenza-bezogenen Todesfälle aufgrund respiratorischer Todesfälle machen indes nur etwa die Hälfte aller Influenza-bezogenen Todesfälle aus.2 Die nicht Influenza-bezogene winterliche Übersterblichkeit wird extremen Wintertemperaturen zugeschrieben und kann über das FluMOMO-Modell abgegrenzt werden.3 Todesfälle durch Kollateralschäden, die durch begrenzte Ressourcen während der Influenzaepidemien entstehen, können mit diesem Modell nicht differenziert werden und werden ebenfalls der Influenza zugeschrieben.

In vielen von SARS-CoV-2 stark betroffenen Ländern wurde im März und April eine deutliche Übersterblichkeit beobachtet. Die wöchentlichen Todesfälle in den 24 auf EuroMOMO vertretenen Ländern und Regionen sind in Abbildung 1 dargestellt.4

Nach einer verhältnismäßig sehr milden Grippesaison 2019/20 ohne wesentliche Übersterblichkeit zeigte sich im Frühjahr 2020 eine ausgeprägte Übersterblichkeit zwischen Kalenderwoche (KW) 10 und 19. Der Anstieg der Übersterblichkeit war dabei steiler und gipfelte höher als während der Influenzaepidemien der letzten Jahre. Diese Beobachtungen könnten dafür sprechen, dass sich das neuartige Coronavirus entweder schneller ausgebreitet hat und/ oder die Erkrankung COVID-19 letaler verläuft als die Influenza während der letzten Influenzaepidemien. Insgesamt lag die Übersterblichkeit in Europa zwischen KW 10 und 22 bei ca. 172.000 und überstieg damit jene der letzten Influenzaepidemien. Während der Grippewelle 2017/18 wurde beispielsweise eine Übersterblichkeit von ca. 121.000 dokumentiert, wovon nach dem FluMOMO-Modell ca. 91.000 der Influenza zugeschrieben wurden.5

Regional zeigte sich bei der Übersterblichkeit ein sehr heterogenes Muster.6 Während viele Regionen selbst in stark betroffenen Ländern keinen nennenswerten Anstieg der Sterblichkeit registrierten, waren einzelne Metropolregionen stark betroffen.7 In Europa waren dies z.B. Madrid, Paris, London und die Lombardei.8 Außerhalb Europas fiel besonders New York City durch eine hohe Übersterblichkeit auf.9 Die wöchentlichen Todeszahlen lagen in diesen Regionen zum Teil um mehr als das Fünffache über der Grundlinie.10

Im am stärksten betroffenen Staat innerhalb Europas, dem Vereinigten Königreich (UK), wurde bis Ende Mai eine Übersterblichkeit von ca. 63.000 dokumentiert.11 Damit lag die Übersterblichkeit höher als bei der starken saisonalen Grippewelle 2014/15 (ca. 34.000 nach dem FluMOMO-Modell)12 und der Asiatischen Grippe 1957/58 (ca. 33.000).13 Das Ausmaß der Spanischen Grippe 1928/29 (ca. 200.000)9 und der Hongkong Grippe 1968/69 (ca. 80.000)14 wurde jedoch nicht erreicht. Wie die Sterblichkeit der zurückliegenden Pandemien erfasst wurde, geht aus der Quelle nicht hervor, eine Korrektur für extreme Wintertemperaturen erfolgte vermutlich nicht. Zu berücksichtigen ist, dass ohne die aktuell durchgeführten Maßnahmen zur Kontaktreduktion eventuell mehr Todesfälle möglich gewesen wären und das Jahr noch nicht zu Ende ist. Abbildung 2 (Daten nach UK Government15) setzt die oben angeführten Todeszahlen ins Verhältnis zur Bevölkerung, um einen besseren Vergleich zu ermöglichen.

Die Ausbreitungsgeschwindigkeit

Die Ausbreitungsgeschwindigkeit einer Viruserkrankung kann mit der Basisreproduktionszahl R0 beschrieben werden. Eine Zahl von 2 bedeutet, dass ein Infizierter im Durchschnitt in Abwesenheit von Maßnahmen zur Kontaktreduktion zwei weitere Menschen ansteckt. Für China wurde seitens der WHO ein R0 von 2-2,5 angegeben.16 Das RKI verweist auf Werte zwischen 2,4 und 3,3.17 Die US-amerikanische Gesundheitsbehörde CDC rechnet mit einem Schätzwert von 2,5.18

Während die Basisreproduktionszahl R0 die natürliche, ungehinderte Ausbreitung einer Infektionserkrankung in einer geschlossenen Gesellschaft widerspiegelt und von theoretischer Natur ist, beschreibt die effektive Reproduktionszahl R_eff den tatsächlichen Infektionsverlauf. Gerade zu Beginn einer Pandemie kann das R_eff trotz konstantem R0 durch Einreise erkrankter Personen höhere Werte annehmen.19 Umgekehrt können Eindämmungsmaßnahmen, eine zunehmende Immunität in der Bevölkerung oder saisonale Faktoren einen Rückgang des R_eff verursachen.

Als Besonderheit wurde für das neuartige Coronavirus ein besonders niedriger Überdispersionsparameter gefunden. Das bedeutet, dass ein großer Teil der Ansteckungen auf wenige Infizierte - sogenannte Superspreader - zurückgeht, während ein Großteil der Infizierten nur wenige Menschen ansteckt. Demnach könnten lediglich 10% der Infizierten 80% der Ansteckungen verursachen.20 Sogenannten Superspreading-Ereignissen kommt dabei eine große Bedeutung zu. Diese könnten auch das sehr heterogene Ausbreitungsmuster von SARS-CoV-2 erklären.

Die Letalität und ihre Ursachen

Um die Letalität zu berechnen, bedarf es verlässlicher Zahlen über die kausal am Coronavirus Verstorbenen und die Gesamtzahl der Infizierten. Setzt man beide Zahlen ins Verhältnis, resultiert die Infection Fatality Rate (IFR). Werden lediglich die Erkrankten ins Verhältnis zu den Verstorbenen gesetzt, resultiert die Case Fatality Rate (CFR), die stets über der IFR liegt. Die CFR lag mit Stand vom 26.05.2020 weltweit im Mittel bei etwa 5%, wobei das Spektrum mit Werten von 0,06% (Singapur) bis 18,94% (Frankreich) extrem groß war.21 Dies dürfte weniger auf Unterschiede in der Letalität zurückgehen, sondern vor allem Ausdruck einer unterschiedlich häufigen Testung mild Erkrankter sein.

Zur Berechnung der IFR wäre es optimal ein geschlossenes Kollektiv zu untersuchen, in welchem die Infizierten- und Todeszahlen komplett dokumentiert werden. Eines der wenigen untersuchten geschlossenen Kollektive, waren Passagiere und Besatzung des Kreuzfahrtschiffes "Diamond Princess". Hier konnte vorläufig bei 7 Verstorbenen und 700 Infizierten eine IFR von 1,0% ermittelt werden. Aufgrund der höheren Altersstruktur gegenüber der Allgemeinbevölkerung wurde übertragen auf die US-Bevölkerung eine IFR von 0,125% geschätzt, allerdings mit einem weiten Unsicherheitsbereich von 0,05 bis 1,0%, da das untersuchte Kollektiv sehr klein war und zudem keine Information über dessen Morbidität vorlag.22 Mittlerweile (letzter Todesfall am 14.04.) sind 14 Personen verstorben bei 714 Infizierten23, so dass die IFR bezogen auf die Gesamtbevölkerung in den USA bei 0,26% mit einem Unsicherheitsbereich von 0,1 bis 2,0% liegen könnte.

Erfassung der Todesfälle

Für größere Bevölkerungskohorten liegt eine derart exakte Dokumentation nicht vor, so dass die Todes- und Infiziertenzahlen anderweitig geschätzt werden müssen. Bei der Erhebung der Todeszahlen ist es zunächst naheliegend, die positiv auf das Coronavirus getesteten Verstorbenen zu zählen. Obduktionsbefunde aus Hamburg legen jedoch nahe, dass möglicherweise 17% der positiv Getesteten nicht kausal am Coronavirus verstarben und so fälschlicherweise als Coronatote klassifiziert wurden.24 Im Falle Belgiens, wo auch Verdachtsfälle ohne PCR-Test als Coronatote klassifiziert wurden, könnte die Rate deutlich darüber liegen.25 Umgekehrt kann es bedingt durch unzureichende Testverfügbarkeit, atypische Symptome oder Ausbrüche außerhalb von Krankenhäusern dazu kommen, dass Coronatote nicht getestet werden und so der Statistik entgehen. Dies dürfte besonders auf die frühe Phase der Pandemie und überlastete oder schlecht ausgestattete Gesundheitssysteme zutreffen.

Um diese Schwächen zu umgehen kann alternativ - wie zu früheren Epidemien üblich - die beobachtete Übersterblichkeit herangezogen werden. Zu beachten ist hier, dass auch Todesfälle durch extreme Temperaturen, andere Infektionserkrankungen wie die Influenza sowie Kollateralschäden einer Epidemie zu einer Übersterblichkeit führen können. Angesichts der in diesem Frühjahr milden Temperaturen und der weitgehend abgeklungenen Grippewelle scheiden die ersten beiden Faktoren bei der gegenwärtigen Coronapandemie jedoch weitgehend aus. Kollateralschäden dürften hingegen vor allem in den stark betroffenen Regionen von großer Bedeutung sein. So wurde die Versorgung für andere Erkrankungen in besonderem Maße reduziert26, Erkrankte haben aus Angst vor Ansteckung das Gesundheitssystem gemieden27 und durch in Quarantäne befindliches Personal entstand ein außergewöhnlicher Personalmangel28. In England und Wales etwa wurden im April nahezu 10.000 zusätzliche Todesfälle unter demenzkranken Pflegeheimbewohnern ohne erkennbaren Zusammenhang mit dem Coronavirus dokumentiert.29 Die Alzheimer-Gesellschaft vermutet, dass Einsamkeit und reduzierte ärztliche Versorgung wesentliche Gründe für diese Todesfälle waren.30 Ebenfalls in England und Wales zeigte sich während der Ausgangssperre ein starker Rückgang der Herzinfarkt- und Schlaganfallpatienten in den Krankenhäusern, während die Zahl der Todesfälle in Privathaushalten stark anstieg, was einen Zusammenhang vermuten lässt.31

In den auf EuroMOMO gelisteten Ländern betrug die Übersterblichkeit zwischen KW 10 und 22 172.00032, parallel wurden 155.000 Coronatote33 entsprechend 90% der Übersterblichkeit gemeldet. Nimmt man analog zu Obduktionsstudien an, dass nur 83% der 155.000 auch kausal am Coronavirus verstorben sind, wären dies 129.000. Die übrige Übersterblichkeit von ca. 43.000 (172.000 - 129.000) dürfte in unterschiedlichem Maße auf unentdeckte Coronatote und durch Kollateralschäden bedingte Todesfälle zurückgehen.

Eine strenge Ausgangssperre allein ohne gleichzeitige Belastung durch das Coronavirus scheint bezogen auf Europa zumindest kurzfristig keine Übersterblichkeit hervorzurufen, wie unter anderen das Beispiel Griechenlands zeigt.34 Sehr wahrscheinlich haben strenge Ausgangssperren aber in Kombination mit einer Überlastungssituation für zusätzliche Todesfälle gesorgt wie die oben genannten Beispiele aus England und Wales zeigen. Das genaue Ausmaß ist derzeit jedoch kaum abzuschätzen. Es kann spekuliert werden, dass es ohne Ausgangssperre potentiell zu einer noch stärkeren Virusausbreitung gekommen wäre, was letztlich wiederum die Überlastung des Gesundheitssystems verstärkt hätte. Eine Beobachtungsstudie deutet jedoch an, dass eine strenge Ausgangssperre (Italien, Frankreich, Spanien, UK) gegenüber milderen Maßnahmen zur Kontaktreduktion (Deutschland, Niederlande) keinen zusätzlichen Effekt auf die Zahl der Coronatoten hatte.35

Erfassung der Infizierten

Zur Gesamtzahl der Infizierten lagen lange Zeit keine verlässlichen Informationen vor. Da etwa die Hälfte (Vó in Italien: 42%36, Diamond Princess: 56%37, höhere Werte könnten auf eine zu kurze Nachbeobachtung zurückzuführen sein, niedrigere Werte könnten durch fehlende Abgrenzung zu anderen Atemwegserkrankungen bedingt sein) der Infektionen symptomlos ablaufen und die Hospitalisierungsrate lediglich im einstelligen Prozentbereich liegt38, wurden angesichts der initial stark limitierten Testverfügbarkeit vorwiegend schwer Erkrankte getestet, die zu einem hohen Prozentsatz verstarben.

Um sich möglichst nahe der Gesamtzahl der Infizierten zu nähern, bieten sich serologische Untersuchungen einer repräsentativen Bevölkerungsstichprobe an. Problematisch ist hierbei vor allem, dass nicht alle zuvor Infizierten auch humorale Antikörper entwickeln bzw. diese im Verlauf wieder verlieren. Während schwer Erkrankte zu >90% humorale Antikörper entwickeln39, sind bei leicht bis moderat Erkrankten und Asymptomatischen in den ersten 1-3 Monaten nach der Infektion mittels gängiger Antikörpertests nur bei 70-80% Antikörper nachweisbar.40 Weitere Untersuchungen zeigen, dass etwa zwei bzw. drei Monate nach einer Infektion nur 50 bzw. 70% serologisch positiv waren.41 Da hier zuvor vermutlich eher Symptomatische - die mit höherer Wahrscheinlichkeit auch Antikörper entwickeln - mittels PCR getestet wurden, könnte der Anteil der Seropositiven unter allen vormals Infizierten sogar noch niedriger liegen. Gleichzeitig zeigen Untersuchungen aus Schweden, dass alle vormals Infizierten - also auch jene ohne humorale Antikörper - eine zelluläre Immunität in Form von T-Gedächtniszellen entwickeln. Für nachfolgende Berechnungen wird angenommen, dass 30% der zuvor Infizierten einen negativen IgG-Antikörpertest aufweisen.

Des Weiteren sind die bisherigen Untersuchungen oftmals wenig repräsentativ für die Gesamtbevölkerung, so dass die Seroprävalenz sowohl über- als auch unterschätzt werden kann. Schließlich kann es bei einer niedrigen Seroprävalenz zu Ungenauigkeiten durch die Rate falsch-positiver kommen.

Ergebnisse aus Seroprävalenzstudien

Mittlerweile liegen zahlreiche Studien vor, welche die IFR mittels Seroprävalenzuntersuchungen auf die Gesamtbevölkerung hochrechneten. 23 dieser Studien wurden in einer Metaanalyse zusammengefasst.42 Es zeigten sich korrigierte IFR von 0,02-0,78% mit einem Mittelwert von 0,26%. In einer anderen Metaanalyse zeigten sich in den 16 untersuchten serologischen Studien IFR von 0,09-1,15 mit einem Mittelwert von 0,60%.43 Die große Streuung der Ergebnisse und die Diskrepanz zwischen den beiden Metaanalysen zeigen sowohl regionale Differenzen als auch Unterschiede in der Interpretation der Daten.

Die Gemeinde Gangelt wurde in beiden Analysen eingeschlossen. Hier zeigte sich eine IFR von 0,36%, die sich nach Korrektur für die Unterrepräsentation PCR-Positiver auf 0,278%44 reduzierte. Mögliche Fehlerquellen sind folgende:

• Da nur bei rund 70% der leicht-moderat Erkrankten und Asymptomatischen (>90% aller Infizierten) humorale Antikörper nachweisbar sind, wird die IFR überschätzt. Da die eingeschränkte Sensitivität des Antikörpertests von ca. 90% in der Studie bereits berücksichtigt wurde, wurde die IFR mutmaßlich um den Faktor 1,25 (1/(0,7+0,1); 0,7 steht für die 70% Seropositiven; 0,1 steht für die falsch-negativen, also 1-Sensitivität) überschätzt.
  
  
• Um oben genannte Rechnung durchführen zu können, müssen die in der Studie erfassten PCR-Positiven, die serologisch negativ waren wieder herausgerechnet werden, wodurch sich die IFR um den Faktor 1,1 (138/125) erniedrigt.
  
  
• Durch fehlende Nachbeobachtung für Todesfälle - ein Zeitraum von 745 bis 1046 Tagen erscheint angemessen - wurde mutmaßlich ein Todesfall zu wenig eingeschlossen (18 Tage nach Untersuchungsende gab es 2 Todesfälle mehr47), was die IFR um den Faktor 1,14 (8/7) erniedrigt.
  
  
• Ein "Übersehen" von Todesfällen ist hingegen eher unwahrscheinlich, da im Kreis Heinsberg eine hohe Vigilanz herrschte und vermutlich eine ausreichende Testverfügbarkeit bestand. Auf ganz Deutschland bezogen entsprach die Zahl der dokumentierten Coronatoten zudem ziemlich genau der Übersterblichkeit zwischen KW 11 und 23 (Verhältnis 1,02).48 Es ist daher anzunehmen, dass die Zahl der nur mit dem aber nicht am Coronavirus Verstorbenen in etwa der Zahl der übersehenen Coronatoten entsprach.

Auch nach Korrektur für die genannten Fehlerquellen (0,278 / 1,25 x 1,1 x 1,14 = 0,279) ändert sich die IFR nicht wesentlich. Problematisch ist allerdings, dass das Studienkollektiv mit nur 7 Todesfällen sehr klein war und die Ergebnisse daher für Fehler anfällig sind. Dennoch stehen sie in Übereinstimmung mit weiteren Quellen. Der Oxford COVID19 Evidence Service etwa resümierte49: "Taking account of historical experience, trends in the data, increased number of infections in the population at largest, and potential impact of misclassification of deaths gives a presumed estimate for the COVID-19 IFR somewhere between 0.1% and 0.41%."

Die Genauigkeit der oben ausgeführten Berechnungen soll nicht darüber hinwegtäuschen, dass weiterhin Unsicherheiten bei der Annäherung an die tatsächliche IFR bestehen. Eine ganz exakte Eingrenzung wird allein deswegen nicht möglich sein, weil die IFR abhängig von der Demographie, Morbidität und Versorgungssituation ist. Zudem könnten Verbesserungen in der Therapie oder beim Schutz von Pflegeheimen zu einer Verringerung führen, während Überlastungssituationen zu einer Erhöhung führen könnten. Ferner könnten Mutationen des Virus einen Einfluss haben.

Während für Deutschland eine IFR von 0,28% durchaus plausibel erscheint, traten in einigen stark betroffenen Ländern und Regionen höhere Sterblichkeiten auf. Für New York City etwa wurde eine unkorrigierte IFR von 0,86% berechnet50, bezogen auf die Übersterblichkeit läge diese bei 1,11%.51 Für Spanien wurde eine unkorrigierte IFR von 1,15% brechnet52, bezogen auf die Übersterblichkeit läge diese bei 1,76%.53 Für Bergamo lässt sich bezogen auf die Übersterblichkeit von 0,51%54 und die Seroprävalenz von 57%55 eine unkorrigierte IFR von 0,94% berechnen.

Auch wenn man berücksichtigt, dass bei rund 30% der zuvor Infizierten keine Antikörper nachweisbar sind, lägen die IFR bei den oben genannten Beispielen immer noch bei 0,6/0,78% in New York City, 0,80/1,23% in Spanien und 0,66% in Bergamo (IFR_korrigiert = IFR_unkorrigiert / [1/(1-0,3)]). Diese relativ hohen Werte müssen vor dem Hintergrund betrachtet werden, dass neben der Überlastung der Gesundheitssysteme viele individuelle Faktoren eine Rolle spielten. Die schnelle Virusausbreitung und die hohen Todesraten in einigen Stadtteilen von New York City offenbarten unter anderem soziale Ungleichheiten. So lag die Todesrate unter Schwarzen und Latinos mehr als doppelt so hoch wie jene unter Weißen und Asiaten56, was mit beengten Wohnverhältnissen, exponierten Berufen und fehlendem Krankenversicherungsschutz in Verbindung stehen kann. Aus Spanien gibt es Berichte über sich selbst überlassene Pflegeheime, deren Personal aus Angst vor Ansteckung seinen Arbeitsplatz verließ.57 Zudem wurden dort bereits während gewöhnlicher Grippewellen massive Überbelegungen der Krankenhäuser berichtet58, was als Folge der Austeritätspolitik der letzten Jahre gesehen werden kann.59 In Italien wurden systematisch Patienten aus Krankenhäusern in Pflegeheime verlegt, wo sich das Virus ohne entsprechende Schutzausrüstung und mit der Maßgabe keine Masken zu tragen sehr schnell ausbreiten konnte.60

Die Altersverteilung der Letalität

Nehmen wir für Deutschland eine IFR von 0,28% an und übertragen diese auf die bekannte Altersverteilung bei den Todesfällen61, können altersbezogene IFR abgeschätzt werden. Wird hierbei eine gleichmäßige Verteilung der Infektionen über alle Altersgruppen angenommen, resultiert Abbildung 3 (Daten nach RKI62 und eigenen Berechnungen, Bevölkerungsdaten nach Sozialpolitik-aktuell.de63 und Focus64).

Möglicherweise waren die Älteren in Deutschland aber weniger oft als der Durchschnitt infiziert, was ein Teil der Seroprävalenzstudien auch zeigt.65 In diesem Fall würden sich die IFR in den oberen Altersgruppen erhöhen. Doch selbst wenn sich die Älteren nur halb so oft infizierten wie der Durchschnitt und sich die IFR somit verdoppeln würde, sind die um ein Vielfaches höheren Sterblichkeiten in Pflegeheimen wie in Washington, USA (IFR 34%)66 oder geriatrischen Kliniken wie in Potsdam (IFR 37,5%)67 nicht erklärt. Dies ist wahrscheinlich dadurch begründet, dass es sich hier um sehr vulnerable Personengruppen mit stark limitierter Lebenserwartung handelt. Eine US-amerikanische Untersuchung unter Pflegeheimbewohnern zeigte bei einem Durchschnittsalter von 83,3 Jahren ein medianes bzw. mittleres Überleben von nur 5 bzw. 14 Monaten68, während die durchschnittliche Lebenserwartung aller 83-jährigen in den USA bei 7-8 Jahren liegt69.

Der Anteil der Pflegeheimbewohner unter den Verstorbenen liegt bisher im Mittel bei 47% und schwankt je nach Land zwischen 0 und 85%70. Etwa die Hälfte der Verstorbenen hatte daher eine Lebenserwartung von mutmaßlich <1-2 Jahren. Auch wenn die sehr vulnerablen, hochaltrigen Personen einen großen Anteil der Verstorbenen ausmachen, bleiben schwere Krankheitsverläufe nicht auf diese Gruppe beschränkt. Der Anteil der Verstorbenen <65 Jahre lag etwa in den USA bei 19,2%.71 Ein umfassender Bericht über die in UK auf Intensivstationen behandelten Covid-19 Patienten deutet an, dass Verweildauer, Zahl der Komplikationen und Todesrate trotz eines zuvor besseren funktionellen Status, weniger Komorbiditäten und gleichen Alters höher lagen als bei Viruspneumonien der vergangenen Jahre.72

Kinder und junge Erwachsene waren praktisch nicht von tödlichen Verläufen betroffen.

Der Anteil der krankenhaus- und intensivpflichtigen Patienten

Die Hospitalisierungsrate kann anhand von Krankenhausversorgungsdaten und Seroprävalenzstudien abgeschätzt werden. Die CDC nimmt als Schätzwert an, dass 3,4% der symptomatisch Infizierten krankenhauspflichtig werden, was bei der angenommenen Rate von 35% Asymptomatischen 2,2% aller Infizierten entspräche ((1-0,35) x 3,4%).73 Bis zum 17.06.2020 hatten auf deutschen Intensivstationen 14.388 COVID-19 - Patienten einen Endpunkt erreicht: 25% starben, 75% konnten von der Intensivstation entlassen werden66. Ebenfalls bis zum 17.06.2020 wurden insgesamt 8.830 COVID-19 Todesfälle dokumentiert. Es gab also 1,63 Mal so viele intensivpflichtige Patienten wie Todesfälle (14.388 / 8.830). Geht man von einer IFR von 0,28% aus, lässt sich der Anteil der Intensivpflichtigen auf 0,46% aller Infizierten beziffern. Die CDC schätzt die Rate auf 0,59% (2,2% werden hospitalisiert, 27% der Hospitalisierten werden intensivpflichtig)13, was grob dem für Deutschland errechneten Wert entspricht.

Vergleich mit der Influenza

Interessant wäre zur besseren Einschätzung der Gefährlichkeit von SARS-CoV-2 der Vergleich mit der Grippe. Die Basisreproduktionszahl R0 liegt bei der saisonalen Influenza um 1,3 und bei der pandemischen Influenza (bezeichnet einen neuen Influenzastamm, der auf weniger Immunität trifft und sich so weltweit ausbreiten kann) um 1,5 und damit niedriger als bei SARS-CoV-2.74 Der Überdispersionsparameter hat einen deutlich höheren Wert nahe 1, Superspreader sind bei der Influenza also kaum von Bedeutung.75

Zur tatsächlichen Durchseuchung am Ende einer Grippewelle und zur Zahl der Todesfälle durch die Influenza liegen lediglich Schätzungen vor. Gemäß einer älteren US-amerikanische Studie infizieren sich während einer saisonalen Grippewelle zwischen 5 und 20% der Bevölkerung.76 Bei einer pandemischen Influenza sind höhere Infektionszahlen bis hin zur Herdenimmunität möglich.77 Laut einer neueren Studie erkranken lediglich 3-11% symptomatisch.78 Der Anteil asymptomatischer Infektionen könnte daher bei ca. 44% (1-[(3+11)/2]/[5+20)/2]) liegen. Eine Metaanalyse kam zu dem Ergebnis, dass der Anteil asymptomatischer Infektionen je nach Berechnungsmethode bei 16 bzw. 65-85% (Mittelwert beider Berechnungsmethoden: 45%) liegt.79

Die Übersterblichkeit während der Grippesaisons schwankt seit 1984 in Deutschland zwischen 0 (z.B. 2000/01 und 2009/10) und rund 25.000 (z.B. 1995/96, 2012/13, 2016/17).80 Diese Daten beruhen auf einer konservativen Schätzung, die nicht dem FluMOMO-Modell entspricht, aber in etwa ein ähnliches Niveau von etwa 70-85% der gesamten Übersterblichkeit hat.81 Während der Grippepandemien 1957/58 und 1969/70 lag die Übersterblichkeit in der BRD bei rund 30.000 bzw. 40.000-50.000.82 Hierbei handelt es sich vermutlich um nicht-konservative Schätzungen. Berücksichtigt man kalte Wintertemperaturen (Durchschnittstemperatur Dezember-Februar 1957/58 0,5°C über des Mittelwertes, 1969/70 1,9°C unterhalb der Mittelwertes83) würden geschätzt Werte von rund 27.000 (90% der gesamten Übersterblichkeit) und 27.000 (60% der gesamten Übersterblichkeit) resultieren. Nimmt man für die Pandemie 1957/58 eine Durchseuchung bis zur Herdenimmunität an (Basisreproduktionszahl von 1,6584, 39% der damaligen Bevölkerung von ca. 55 Millionen85 infiziert), ließe sich eine IFR von 0,13% berechnen. Für 1969/70 ergäbe sich (Basisreproduktionszahl 1,886, 44% von ca. 60 Millionen87 infiziert) eine IFR von 0,10%. Sollte keine Herdenimmunität erreicht worden sein, läge die IFR für beide Grippewellen höher. Für die schwere saisonale Grippe 2017/18 lässt sich angesichts von ca. 9 Millionen Arztbesuchen und geschätzten 18 Millionen Infektionen aufgrund der Übersterblichkeit von 25.100 eine IFR von 0,14% berechnen. Für die Grippepandemien und besonders schweren saisonalen Grippewellen kann für Deutschland somit eine IFR von 0,1 - 0,15%, abhängig von der tatsächlichen Durchseuchung auch leicht darüber, angenommen werden. Die IFR liegt auf Deutschland bezogen also etwa halb so hoch wie bei COVID-19. Die um ein Vielfaches tödlichere Spanische Grippe 1918-2088 wird an dieser Stelle nicht berücksichtigt, da für Deutschland nicht ausreichend Daten vorliegen.

Vom Coronavirus stärker betroffene Länder könnten auch von schweren Grippewellen stärker betroffen sein. So zeigen die EuroMOMO-Daten insbesondere für Spanien eine besonders hohe Übersterblichkeit in den Grippesaisons der letzten Jahre, wobei absolute Zahlen nicht vorliegen.89 Dies spricht dafür, dass die Grippewellen in Spanien tödlicher verlaufen als in Deutschland und anderen Ländern Europas. Auch für UK wurde zum Teil eine höhere Übersterblichkeit beobachtet, die jedoch das Ausmaß von Spanien nicht erreichte.90 Nimmt man beispielsweise für die saisonale Grippewelle 2014/15 in UK eine Durchseuchung von 22% an, resultiert eine IFR von 0,25%.91

Die Letalität zeigt eine stark ausgeprägte Altersverteilung mit einem Maximum in den höchsten Altersgruppen. Der Anteil der Verstorbenen <65 Jahre lag in den USA in den letzten 9 Grippesaisons im Mittel bei 17,7%. Kinder und junge Erwachsene waren kaum betroffen.92 Die Altersverteilung entspricht also in etwa jener beim neuartigen Coronavirus.

Die Anzahl der Hospitalisierungen lag in der starken Grippesaison 2017/18 in den USA bei geschätzt 810.000. Bei 45 Millionen Erkrankungen und einem Anteil von 45% Asymptomatischen resultiert eine Zahl von 82 Millionen Infektionen (25% der Bevölkerung).93 Die Hospitalisierungsrate beträgt somit 0,99%. Während ältere Menschen zwar den größten Teil der Hospitalisierten ausmachen, gibt es auch eine kleinere Häufung im Kleinkindesalter, was beim Coronavirus nicht beobachtet wurde.

Zusammenfassend ist die Ausbreitungsgeschwindigkeit der Influenza geringer. Der Überdispersionsparameter liegt deutlich höher. Die IFR und die Hospitalisierungsrate der Influenza während einer schweren Grippewelle sind bezogen auf Deutschland nur etwa halb so hoch. Die Altersverteilung bei den Todesfällen ist sehr ähnlich. Bei den Hospitalisierungen gibt es eine zusätzliche Häufung im Kindesalter. Die Zahl der Asymptomatischen könnte ähnlich hoch liegen.

Vergleich mit anderen Coronaviren

Bereits seit den 1960er Jahren sind die humanen Coronaviren 229E und OC43, seit den 2000er Jahren NL63 und HKU1 als Erreger von respiratorischen und gastrointestinalen Infekten bekannt.94 Sie tragen zu etwa 10-15% der akuten respiratorischen Infektionen bei95 und zeigen in gemäßigten Klimazonen analog zur Influenza eine ausgeprägte Saisonalität mit einer Häufung von Dezember bis April.96 97 Während sie gemeinhin als harmlose Erkältungserreger bezeichnet werden, führte ein Ausbruch mit OC43 im Jahre 2003 in einem kanadischen Pflegeheim zu 8 Todesfällen und einer CFR von 8,4%. Dieses Beispiel zeigt, dass die endemischen Coronaviren für vulnerable Personen durchaus gefährlich sein können. Verglichen mit SARS-CoV-2 - was in zahlreichen Pflegeheimen zu deutlich höheren Sterblichkeiten geführt hat - ist die Gefährlichkeit jedoch deutlich geringer einzustufen.

Die neueren Coronaviren SARS-CoV-1 und MERS wurden erstmals 2002 bzw. 2012 nachgewiesen. Mit CFR von 11%98 bzw. 35%99 sind sie um ein Vielfaches tödlicher als SARS-CoV-2. IFR sind für diese Erkrankungen nicht verfügbar.

Fazit

Die Coronapandemie hat in vielen Ländern zu einer hohen, regional stark differierenden Übersterblichkeit geführt. Der Anstieg war dabei schneller, das Ausmaß höher als bei den Grippewellen der letzten Jahre. Dies begründet sich durch eine höhere Basisreproduktionszahl und eine in Deutschland etwa um den Faktor 2 höhere IFR als bei einer schweren Grippewelle. Ebenso liegt auch die Hospitalisierungsrate etwa doppelt so hoch. Insofern sind bei SARS-CoV-2 - unter Annahme einer ungehinderten Ausbreitung - höhere Belastungen des Gesundheitssystems wahrscheinlich.

Die von einem schweren Verlauf Betroffenen haben verglichen mit früheren Viruspneumonien eine höhere Komplikationsrate und einen längeren Intensivaufenthalt. Ähnlich wie bei der Influenza sind überwiegend hochaltrige und gebrechliche Personen betroffen. Insbesondere Kinder haben verglichen mit der Influenza kaum schwere Verläufe.

Zur Veranschaulichung der Auswirkungen einer annähernden oder vollständigen Durchseuchung bis zur Herdenimmunität können die Orte Ischgl und Bergamo als Beispiele dienen. Im Normalfall sind in Deutschland pro Jahr 11-12 Todesfälle pro 1000 Einwohner zu erwarten.100 In einem Ort wie Ischgl mit einer jüngeren Bevölkerung101 und ohne Überlastung des Gesundheitssystems wäre pro 1000 Einwohner rund 1 zusätzlicher Todesfall zu erwarten (2 Coronatote auf ca. 1800 Einwohner bei einer Seroprävalenz von 42,4%)102. In einem Ort wie Bergamo mit einer älteren Bevölkerung103, starker Betroffenheit von Pflegeheimen und Überlastung des Gesundheitssystems wären pro 1000 Einwohner rund 5 zusätzliche Todesfälle zu erwarten (Übersterblichkeit von 655 auf ca. 121.800 Einwohner bei einer Seroprävalenz von 57%). Eine verbesserte Ausstattung mit Schutzmaterial, Fortschritte in der Therapie und ein verbesserter Schutz von Pflegeheimen könnten zu einer geringeren Todesrate führen.

Um die IFR noch exakter abschätzen zu können, sind repräsentative Seroprävalenzstudien notwendig. Parallel sollte spezifiziert werden, welcher Anteil der Infizierten keine humoralen Antikörper entwickelt bzw. diese wieder verliert und den Seroprävalenzstudien so entgeht. Alternativ wären die Seroprävalenzstudien um den Nachweis spezifischer T-Gedächtniszellen zu ergänzen, um ein realitätsnäheres Abbild über die vorhandene Immunität in der untersuchten Stichprobe zu erhalten.