Bisher galt die 50er-Schwelle von Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner als Grenze, um danach weitgreifende Maßnahmen zu ergreifen. Doch entscheidender sei die Dynamik, mit der diese Schwelle überschritten werde, so Prof. Dr. Markus Scholz vom Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie der Medizinischen Fakultät der Universität Leipzig.
Dynamik ist entscheidend
Werde die 50er-Grenze nur langsam erreicht, stelle das kein Problem dar. Ein sprunghafter Anstieg über die Schwelle wie in Gütersloh sei eher problematisch. Denn in diesem Fall könne man davon ausgehen, dass sich das Virus dort schon unentdeckt über einen längeren Zeitraum ausbreiten konnte, was die Situation gefährlicher mache.
Dies sei in Gütersloh geschehen, so Scholz. Die Schwelle wurde mit einem hohen R-Wert überschritten und auch die flächendeckenden Testungen zeigen eine größere Verbreitung des Virus in der Bevölkerung. In diesem Fall sei ein umfassender Lockdown zwingend notwendig, um die Ausbreitung über die betroffenen Kreise hinaus zu vermeiden.
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Kein Spielraum für Lockerungen
Im Juni lagen laut der Forscher die Reproduktionszahlen deutlich über 1. Werde dieser Trend über eine längere Zeit beibehalten, steige das Risiko einer zweiten Welle, wie sie in den USA oder in Israel geschehe. Aktuell rechnen Scholz und seine Kollegen aber nicht mit einer zweiten Welle und schätzen den R-Wert in Deutschland auf 0,89 ein.
Entscheidend sei, dass lokale Ausbrüche auch weiterhin durch strikte Maßnahmen begrenzt würden. Einen Spielraum für weitere Lockerungen sehen die Forscher nicht.
Voraussagen zum Schweregrad von COVID-19
Mit dem neuen Projekt PROVID wollen die Forscher nun den Schwereverlauf bei COVID-19-Infizierten untersuchen. Sie beobachten dafür COVID-19-Patienten, die im Krankenhaus behandelt werden müssen, und erfassen dabei molekulare Faktoren und Vitalparameter im Zeitverlauf. Ziel ist es, Faktoren zu identifizieren, die den Schweregrad der Krankheit vorhersagen, auch aufgrund von neuen Biomarkern. Des Weiteren hoffen die Forscher Aussagen über die molekularen Mechanismen der Krankheit treffen zu können.
Quelle: Universität Leipzig
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