Simulation der Intensivbettenauslastung für COVID-19 in Abhängigkeit von der Infektionsdynamik und dem zu erwartenden Impfeffekt
Das aktuelle DIVI-Prognosemodell zum Download (18.03.2021)
Update vom Dienstag, 20.04.2021: Die Prognosen vom 18.03. sind weiterhin gültig und die Belegung der Intensivbetten verläuft sehr genau auf der von uns vorausgesagten Kurve. Dies ist daher die weiterhin gültige Version des DIVI-Prognosemodells (zum Vergrößern bitte anklicken).
Ältere Versionen:
- Das DIVI-Prognosemodell vom 15. März 2021
- Das DIVI-Prognosemodell vom 8. März 2021
- Das DIVI-Prognosemodell vom 3. März 2021
- Das DIVI-Prognosemodell vom 25. Februar 2021
Wie funktioniert das Prognosemodell?
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Im Video erklären Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schuppert und Prof. Dr. med. Christian Karagiannidis das DIVI-Prognosemodell mit Hilfe von anschaulichen Grafiken näher.
Die Simulationen basieren auf den folgenden Annahmen:
- Der aktuelle Lockdown wird fortgesetzt bis zu einem Exit-Zeitpunkt. Im Modell wird zu Grunde gelegt, dass ab einem dieser Zeitpunkte ein konstanter R-Wert für den Wildtyp erreicht wird.
- Die neue Mutante B.1.1.7 trat in der letzten Januarwoche deutschlandweit in 22% aller Infektionen auf, aktuell weiter steigend. Sie verbreiten sich 35% schneller als der Wildtyp, die Virulenz ist nicht erhöht.
- Die Impfmaßnahmen werden pro Altersgruppe im jeweiligen Impfzeitslot mit nahezu konstanter Impfrate pro Woche kontinuierlich durchgeführt.
- Es wird angenommen, dass die Impfung zu 100% vor einem schweren, intensivpflichtigen Krankheitsverlauf schützt.
- Es wird angenommen, dass durch die Impfung ein Infektionsschutz von 70% gegenüber Nichtgeimpften besteht.
- Daten zum saisonalen Ausbreitungsverhalten der Mutante B.1.1.7 liegen noch nicht vor und sind daher im Modell bisher nicht berücksichtigt. Sobald Daten vorliegen, wird diesbezüglich ein Update durchgeführt werden.
Zusammenfassung
Insgesamt zeigen die Simulationen, dass Lockerungsszenarien im März, die zu einem R-Wert von 1 für den Wildtyp (=1.35 für B1.1.7) führen in Kombination mit einer langsamen Impfstrategie zu einer erneuten Spitzenbelastung von etwa 4000 COVID-19-Patienten auf Intensivstationen führen könnten. Eine spätere Öffnung im April geht allenfalls mit einem nur geringen Anstieg der COVID-19-Patienten auf der Intensivstation einher. Steigt die Infektionsdynamik in Deutschland an auf einen R-Wert von 1.2 für den wt (=1.55 für B1.1.7) kommt es zu einer unkontrollierten Spitzenbelastung der Intensivstationen mit COVID-19-Patienten bei einer Lockerung im März. Eine Lockerung im April hingegen ist selbst unter diesen Bedingungen mit einer Spitzenbelastung maximal in der Höhe des bisherigen Spitzenwertes des Januars 2021 verbunden.
Eine Beschleunigung der Impfungen mit einer Impfung aller über 35-jährigen ist mit einer deutlich geringeren Belastung der Intensivstationen verbunden.
Anmerkung: eine Intensivbettenbelastung einer einzelnen Krankheit mit 6000 zeitgleichen Patienten ist eine historische Höchstmarke, die die bisherige aus der Influenzasaison 2018 um das Doppelte überschreitet.
Pressekonferenz vom 25.02.2021: Vorstellung des Prognosemodells
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Ansprechpartner

Prof. Dr. Andreas Schuppert
• Leiter des Instituts für Computational Biomedicine, RWTH Aachen
RWTH Aachen University
Pauwelsstraße 19
52074 Aachen
Kontaktieren Sie uns gerne über die Pressestelle der DIVI: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

Prof. Dr. Steffen Weber-Carstens
• Wissenschaftliche Leitung des DIVI-Intensivregisters
• Stellvertretender Sprecher der DIVI-Sektion „Lunge – Respiratorisches Versagen“
Charité – Universitätsmedizin Berlin
Augustenburger Platz 1
13353 Berlin
Kontaktieren Sie uns gerne über die Pressestelle der DIVI: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

Prof. Dr. Christian Karagiannidis
• Wissenschaftliche Leitung des DIVI-Intensivregisters
• Sprecher der DIVI-Sektion „Lunge – Respiratorisches Versagen“
Lungenklinik Köln-Merheim
Ostmerheimer Str. 200
51109 Köln
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