Essay

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Bedeutung

Erste Einschätzungen

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Im Zuge der aktuellen SARS Cov-2 Pandemie haben wir aktuelle wissenschaftliche Erkentnisse zusammen getragen und gesellschaftliche und politische Empfehlungen daraus abgeleitet.

Mit der Publikation dieser Arbeit möchten wir eine Zusammenstellung der wissenschaftlichen Erkenntisse bezüglich SARS Cov-2 erarbeiten, und diese in den Kontext der aktuellen politschen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Auswirkungen stellen.

Was ist unsere Motivation dahinter?

Die gesellschaftlichen Interpretionen auf Grundlage der Pressekonferenzen und medialen Berichterstattungen tragen ein hohes Potential zur Über- oder Unterschätzung der Geschehnisse mit sich.

Nicht zuletzt entstehen dadurch tiefe Spaltungen innerhalb der Gesellschaft, woraus weitreichendere kollaterale Folgen entstehen können.

Primär ist unser Anliegen natürlich, diese Geschehnisse durch publizistische Aktivitäten zu minimieren. Wir sehen diese Dynamik hauptsächlich vor dem Hintergrund der inadäquaten Bewertung der Pandemie aus epidemiologischer Sicht.

SARS Cov-2 aus wissenschaftlicher Sicht (science based approach)

Zur Bewertungen der medizischen Tragweite von SARS Cov-2 bzw. Covid-19 sind hauptsächlich zwei grundlegende Parameter für die Bevölkerung von höchster Relevanz.

1. Infektionssterblichkeit (IFR)

Die Infektionssterblichkeit definiert den Anteil an verstorbenen Patienten im Bezug zu der Gesamtzahl an Infizierten. Herausforderung in der Ermittlung dieser Größe stellt einerseits die Ermittlung der Gesamtzahl der Infizierten, aber auch die korrekte Analyse der Todesursachen dar.

Ersteres lässt sich durch entsprechende serologische Studien (Antikörper) herausfinden. Dafür werden in einer Gruppe (die weitgehend dem demographischen Abbild der Gesellschaft entspricht) sowohl Antikörper wie auch PCR (Polymerase Chain Reaction) Tests durchgeführt.

Wenn dieser Wert extrapoliert und in Relation zu den registrierten Todesfällen gestellt wird, lässt sich die Infektionssterblichkeit und somit Sterbewahrscheinlichkeit wissenschaftlich ermitteln.

Anmerkung 01: Gerade innerhalb der Medien, aber auch auf den einschlägigen öffentlichen Dashboards (John Hopkins Universität, WHO Dashboard) wird ausschließlich mit der sogennanten CFR (Case Fatality Rate) gearbeitet. Dieser Wert ist unzureichend, da weder Zähler, noch Nenner verifizierte bzw. normierte Größen darstellen. (Ursachen: Unterschiedliche Testkapazitäten, Teststragien, keine Pathologisierung usw…). Die Illustration und Kommunikation vor dem Hintergrund dieser Werte bewirkt eine signifikante höhere Wahrnehmung der Sterbewahrscheinlichkeit und induziert eine unzureichende Darstellung der Gefahr, die von Covid-19 ausgeht. Da es sich in diesem Zusammenhang schnell um Differenzen im Bereich von Faktor 10 bis 100 handelt, sehen wir in dieser Darstellung ein hohes Potential zur Überschätzung der medizinischen Auswirkungen.

International wurden bis Stand heute (25. Mai 2020) mehr als 20 Antikörper Studien in unterschiedlichsten Ländern der Welt durchgeführt. Aus diesen Ergebnissen resultierte eine IFR im Konfidenzinterwall von 0.15–0.4%.

Resultierend daraus stellen wir nachstehende Berechnungen auf Basis eines Mittelwerts von 0.25% IFR an. Dieser Wert betrachten wir persönlich (aufgrund von Punkt 2) als eher konservativ angenommen.

Folgende zwei Grundlagen sind bei diesen Studien aktuell zu beachten.

  1. Spezifität von Antikörper und PCR Tests:

Sowohl PCR wie auch Antikörpertestungen unterliegen keiner 100%igen Genauigkeit. Bei Studien in Hochprävalenzgebieten liegt die Auswirkung der Spezifitätsgröße signifikant geringer als bei einer Studie innerhalb eines Niederprävalenzgebiets. Eine allgemeine Erklärung dazu finden Sie hier.

2. Zeitpunkt der Studie

Im Verlauf von Infektionskrankheiten spielt der Zeitpunkt der Studie eine relevante Rolle. Auf Basis vieljähriger epidemologischer Beobachtungen kristallisierte sich heraus, dass sich die IFR sowohl zu Beginn, als auch gegen Ende einer Epidemie niedriger als am Peak der Infektionen darstellt. Die Hypothese dazu basiert auf der sog. Virus Load (Viruslast bei der Infektion). Ein höherer Anteil an Viren bei der Infektion nimmt starken Einfluss auf den Verlauf und Schweregrad einer Erkrankung. Das gilt sehr wahrscheinlich ebenfalls für Covid-19.

Anmerkung 02: Die These bezüglich der Viruslast wird durch Beobachtungen über den überdurchschnittlich höheren Anteil an schweren Verläufen bei zB. Krankenhauspersonal gegenüber der Referenz innerhalb der regulären Bevölkerung gestützt. Daraus resultiert gerade ein hoher Schutzbedarf innerhalb solcher Einrichtungen und Schlüsselstellen.

Was bedeutet dieser Wert?

Einserseits können wir natürlich die Infektionssterblichkeit von Covid-19 in Relation zu anderen Krankheiten stellen und somit eine Abschätzung zu den gesellschaftlichen Auswirkungen machen, des weiteren lassen sich auf Basis der IFR und den registrierten Todesfällen Rückschlüsse auf die bestehende Inzidenz innerhalb der Bevölkerung schließen.

Verhältnis zur Gesamtsterblichkeit in Österreich.

An dieser Stelle eine kleine Übersicht zu den gängisten Sterbeursachen in Österreich (nominell).

Sterbestatistik Österreich 2019 (Quelle BMG)

Anmerkung 03: Auf Grundlage der Gesamtanzahl an Sterbefällen in AT (ca. 84.000) lässt sich ein Mittelwert von ca. einem Todesfall alle 6 Minuten errechnen. Durch auftretende Übersterblichkeiten innerhalb der Grippesaison kann in diesem Zeitraum von einem Todesfall alle 2–3 Minuten ausgegangen werden. (Im selben Vergleichszeitraum trug Covid-19 einen Todesfall alle drei Tage statistisch bei.)

Berechnungen der tatsächlichen Inzidenz von SARS Cov-2.

Auf Basis der nun bekannten Infektionssterblichkeit und der Anzahl an Sterbefälle kann somit die Gesamtzahl Infizierter und weiters die Dunkelziffer ermittelt werden.

Eine statistische Modellierung auf Basis der am 25. April veröffentlichten Daten der Gesundheitsbehörde.

Ermittlung von Dunkelziffer auf Basis von IFR von 0.25%

Berechnungsanleitung: Die Berechnung erfolgt auf Basis der registrierten Todesfälle. Wenn somit 560 Sterbefälle einem Anteil von 0.25% entsprechen, resultiert eine Gesamtanzahl von ungefähr 224.000 Infizierten. Dem gegenüber Standen zum Datenerhebungszeitpunkt somit 15462 registrierte Fälle. Daraus ermittelt sich eine österreichweite Dunkelziffer von 14,48. (Achtung: Dieser Wert gilt für das gesamte Datenerhebungsgebiet und lässt sich nicht pauschal auf einzelne Regionen übertragen — in diesen muss die Berechnung auf gleicher Basis einzeln durchgeführt werden.)

Auf Basis dieser Ergebnisse lassen sich nun individuelle Infektionssterbewahrscheinlichkeiten in den jeweiligen Altersklassen und weiters einzelne Modellierungen bei unterschiedlicher Inzidenzenabbilden.

Abgeschlossene Antikörperstudien aus den Epizentren der Pandemie (Madrid, London, New York, Stockholm) ergaben eine Inzidenz im Bereich von 20–23% nach heutigem Stand (Mitte Mai 2020). Wenn wir diese Annahme für Österreich übertragen, resultiert folgende Gesamtsterblichkeit für Covid-19 in Österreich:

Berechnung von Sterbewahrscheinlichkeit mit Inzidenz von 20% und IFR von 0,25%

(Achtung: Die Sterbewahrscheinlich in der Altersgruppen <24 ist aufgrund der fehlenden Daten nicht korrekt)

Was können wir noch daraus ableiten?

Eine weitere relevante Größe, um die besagte IFR in diesem Niveau auch halten zu können, liegt in den ausreichenden Behandlungskapazitäten. Hierbei stellen sich Personal-, Betten- und Intensivkapazitäten als relevante Größen dar. (Wenn auch schwer bis gar nicht möglich diesen Faktor aus den Zahlen von zB. Italien abzuleiten, ist jedoch von einem relevanten Einfluss davon auszugehen)

Aus diesen Daten bzw. der bekannten Anzahl an Hospitalisierungen und Intensivbehandlungen zum Datenerhebungszeitpunkt in Österreich (829 Hospitalisierungen bei 251 ICU Belegungen) lässt sich eine Hospitalisierungsrate von 0,37% bzw. ein ICU Bedarf von 0,09% ableiten.

Das würde somit bei einer Inzidenz von 20% ein Bedarf von 1584 Intensivplätzen bedeuten. Das wären somit 18/100.000 Einwohner.

Anmerkung 03: Selbst in Österreich könnte eine Inzidenz von 20% unser Gesundheitssystem zwar wahrscheinlich nicht überlasten, aber doch sehr stark belasten. (Angabe der Gesundheitsbehörde zu freistehenden Intensivkapazitäten: 1200 ICU)

Auf Basis mathematischer Modellierungen ist eine Inzidenz von 60% bis zur Herdenimmunität gegenüber der Öffentlichkeit publiziert worden. Diese Annahme ist mathematisch korrekt modelliert, jedoch durch einige epidemiologische Ursachen grundsätzlich sehr unwahrscheinlich. Erklärungen zu dieser These ergeben sich aus der Erarbeitung der Infektiösität.

2. Kontagiösität, SIR Modell, Secondary Attack Rate,…

Die Ermittlung der Infektiösität und die daraus resultierende Modellierung nach dem sog. SIR (susceptible-infected-removed) kann primär durch epidemiologische Beobachtungen oder durch sogennante Secondary Attack Rate (Rate an Infektionen innerhalb geschlossener Systeme — zB. Familie) Studien durchgeführt werden.

Was wissen wir bereits?

Im Zuge der Heinsbergstudie wurden unter anderem Auswertungen zur Secondary Attack Rate gemacht. Daraus ergaben sich folgende Ansteckungsraten innerhalb der analysierten Familien:

Grundsätzlich wurde die Ansteckungswahrscheinlichkeit in dieser Studie mit 15% ermittelt. (Spezifischer: 15 + 28% im Zweipersonenhaushalt — 15 +3% im Vierpersonenhaushalt).

Zu ähnlichen Ergebnissen kamen bereits frühere Studien aus Singapur.

Anmerkung 04: Daraus resultiert eine wesentlich niedrigere Kontagiösität von SARS Cov-2 als bisher angenommen und vor allem stehen diese Werte in hohem Kontrast zur medial kommunizierten und öffentlich etablierten Infektionsgefahr.

Eine analoge Größe zur Darstellung der Infektösität innerhalb des SIR Modells ist die mittlerweile sehr bekannte Basisreproduktionszahl.

Anmerkung 05: Die Basisreproduktionszahl wurde anfänglich von der WHO mit 1.4–1.5 (ähnlich der Influenza A Viren) angenommen und nach den Ereignissen in Italien dramatisch auf 3–5 angehoben. Resultierend nach heutigen epidemologischen Beobachtungen stellt sich der erstere Wert als weitaus realistischer dar.

Daraus resultierte auch die Darstellung innerhalb der Medien und Politik, dass wir ein exponentielles Wachstum der Epidemie beobachten werden. Korrekt analysiert wurde dies jedoch in keinem Land der Welt beobachtet. Es handelte sich vielmehr um eine sigmoidale Funktionen.

Mathematisch kann ebenfalls der sog. Verlauf der Basisreproduktionszahl (Rt) abgeleitet werden. Wenn weiters die Tatsache, dass der Meldezeitpunkt, nicht das Infektionsdatum repräsentiert (dieses ist je nach Testverlauf zwischen 10 -14 Tage vorher — Inkubationszeit, stärkere Symptomatik, Testtermin, Auswertung, Meldung) berücksichtigt wird, ergibt sich aus allen Ländern der D-A-CH Region ein unerwartetes Bild.

Unabhängig vom Zeitpunkt der Maßnahme des Lockdowns (AT — 15.03 | DE — 23.03 | CH — 17.03) verzeichnete der epidemiologische Verlauf in allen drei Ländern einen nahezu identischen Rückgang der Neuinfektionen, sowie eine Erreichung des Schwellenwerts von R0<1 um den 13.–15. März 2020.

Basisreproduktionszahl Schweizer Kantone (um Infektionsdatum bereinigt) (Quelle ETH Zürich)

Basisreproduktionszahl Deutschland vom RKI (um Infektionsdatum bereinigt)

Basisreproduktionszahl Österreich (um Infektionsdatum unbereinigt — und Vorreichung um ca. 14 Tage somit R0 zum 17.03 ähnlich wie in Schweiz) (Quelle: AGES)

Eine weitere Beobachtungen der epidemiologischen Kurven ist, dass der Lockdown den Verlauf nicht mehr signifikant einschränken konnte.

Anmerkung 07: Natürlich entstanden daraus weitreichende Diskussionen um die Notwendigkeit des Lockdowns. Hierbei muss aus unserer Sicht jedoch ausdrücklich klargestellt werden: Der Rt bzw. R0 Wert konnte zum damaligen Zeitpunkt nicht korrekt prognostiziert werden.

Deshalb lässt sich aus unserer Sicht die Argumentation, dass der Lockdown niemals eingeführt hätte werden sollen, nicht zwangsläufig daraus ableiten.
Wir möchten darüber hinaus auch noch dezidiert anmerken, dass der Lockdown nicht die einzige Maßnahme war. In DE und CH gab es Erlässe zum Veranstaltungsverbot und zur Schulschließung bereits vor dem Lockdown.

Was schließen wir daraus?

Eine wichtige Beobachtung aus diesen Daten liegt in der vorhanden Inzidenz von SARS Cov-2.

Inzidenzen der D-A-CH Region sind somit: (Stand: 25.05.2020)

Deutschland: 3,99%

Schweiz: 8,83%

Österreich: 2,90%

Bitte beachten Sie aufgrund der nicht vollständig bereinigten Todesfälle (durch pathologische Befunde), dass diese Werte noch einer gewissen Fehlerquote unterliegen.

Resultierend aus dem Verhalten der epidemologischen Kurven und den aufgetreten Inzidenzen können wir einige Schlussfolgerungen zum Verlauf von SARS Cov-2 ableiten.

  1. Mögliche Inzidenz vs. Herdenimmunität: Unter “normalen” Bedingungen (dh. ausreichend vorhandene Kapazitäten, solides Krisenmanagement, eventuelle Vermeidung von Superspreadingevents u.ä.) liegt die auftretende Inzidenz in diesem Zeitraum bei ca. 5–6%. (Vergleichswert Influenza besitzt in der Virensaison eine Inzidenz von 5–10%) — Dieser Wert kann durch Berechnungen unterschiedlichster Regionen Europas gestützt werden.

Anmerkung 08: Dies bedeutet, dass eine vollständige Herdenimmunität (von ca. 60–70%) nicht innerhalb einer Virensaison erzielt werden kann. Wir nehmen eine starke Verzerrung dieser Tatsache in der öffentlichen Diskussion wahr. Immer wieder wird von Medien, aber auch von öffentlicher Seite davon, als Notwendigkeit gesprochen. Es ist aus unserer Sicht weder wissenschaftlich, noch gesellschaftlich nicht erkennbar warum die Herdenimmunität ein notwendiges Ziel darstellen sollte. Hierbei ist zu beachten, dass diese Herdenimmunität als ausgerufenes Ziel und Argumentationsgrundlage sämtlicher gesundheitspolitischer Handlungen dient.

Die Kommunikation, dass diese Herdenimmunität (egal ob natürlich oder durch Immunisierung mittels Impfungen) als “Einziger Ausweg aus der Krise.” oder “Nur eine Impfung führt uns zurück zur Normalität.” kommuniziert wird, betrachten wir auf Basis der vorhandenen Inzidenzen, der natürlichen Dynamik von Viren und vor allem dessen Mutationsfreudigkeit und der daraus resultierenden limitierten Wirksamkeit von Immunisierungen als grundlegend irreführend und politisch äußerst fragwürdig.

Bei allen bekannten saisonalen Viren (Influenza-, Rhino-, Adeno-, Coronaviren usw…) beobachten wir seit vielen Jahren kein Erreichen der Herdenimmunität. Genau deshalb kommen auch diese Viren jährlich wieder.

Anmerkung 09: Das hierbei suggerierte Ziel dieses Virus (aber subtil auch geltend für alle anderen) komplett zu suppressieren, ist nicht nur unrealistisch, sondern unter Umständen auch medizinisch fragwürdig. Die massive Suppression von Viren würde eine sukzessive Limitierung des Immungedächtnisses der Bevölkerung auslösen und die Exposition gegenüber neu auftretenden Viren sogar signifikant erhöhen unter Umständen.

Aber woraus resultieren diese Inzidenzen? Oder anderst betrachtet: Warum enden (alle) Epidemien auch vor dem Erreichen der Herdenimmunität?

  • Infektiösität vs. Saisonalität: Auf Basis der Infektiösität und dem Einfluss saisonaler Faktoren (Temperatur, Änderung im Sozialverhalten usw…) infizieren Viren nur einen beschränkten Anteil an Personen innerhalb einer Virensaison. Durch auftretende Mutationen (speziell bei RNA Viren) werden die Grundlagen im Verlauf der Zeit verändert.
  • Kreuzimmunität: Das Immungedächtnis von Menschen kann aufgrund von Infektionen mit artverwandten Viren, Infektionen mit neuen Mutationen schneller oder teilweise sogar gänzlich abweisen. Erste Untersuchungen (sehen Sie diesbezüglich folgende) konnten eine vorhandene Kreuzimmunität zu SARS Cov-2 bereits nachweisen. Der Anteil dieser Personen lässt sich aktuell nicht genau eroieren. Optimistische Annahmen rechnen mit einem Aufkommen von Kreuzimmunitäten bei ca. 30% der Bevölkerung (Oxford Unversity). Dies würde bedeuten, dass die Gesellschaft in den Epizentren der Pandemie bereits eine nahezu vollständige Immunität aufweisen könnte.
  • Geographische und demographische Homogenität: Resultierend aus unterschiedlichen gesellschaftlichen Grundlagen wie Bevölkerungsdichte, Sozialverhalten usw. erreichen Viren unterschiedliche Inzidenzen in unterschiedlichen Regionen der Welt.
  • NPIs (Non Pharmaceutigal Interventions): Maßnahmen wie “social distancing”, Mund- Nasenschutz, Hygienemaßnahmen oder der gesamte Lockdown beeinflußen natürlich in unterschiedlicher Weise das Infektionsgeschehen. Die Datenlage bzw. Evidenz für die Effektivität dieser Maßnahmen ist nur sehr geringfügig vorhanden. Aufgrund dessen sind Modellierungen unter Berücksichtigung dieser Parameter sehr fehleranfällig (in Österreich durch Dr. Popper durchgeführt). Intressant in diesem Kontext auch eine Metastudie 2019 der WHO. Auch diese Ausarbeitungen wiesen auf die beschränkte Wirksamkeit von sog. NPIs bei Influenza Pandemien hin. Für die Maßnahmen der Händehygiene, Hust- und Niesetikette sieht die Datenlage besser aus.

Anmerkung 10: Nicht zuletzt aufgrund der fehlenden Evidenz zu den Maßnahmen betrachten wir die Krisenkommunikation sehr kritisch in diesen Zusammenhang. Hierbei hätte aus unserer Sicht klar kommuniziert werden müssen, dass die Datenlage sehr beschränkt dafür ist. Aufgrund dessen hätten klare Kriterien und zeitliche Beschränkungen definiert werden müssen. Da die österreichische Verfassung eine nachvollziehbare Argumentationsgrundlage für die Beschneidung von Grundrechten vorsieht, sehen wir diese durch bereits geschilderte wissenschaftliche Grundlagen nicht gegeben.

2. Dispersion factor (k) und Superspreading

Resultierend aus Clusteranalysen in unterschiedlichen Regionen der Welt lassen sich weitere Schlussfolgerungen zum Infektionsverhalten von SARS Cov-2 ableiten. Einige Ausarbeitungen ergaben unter anderem:

  • In Österreich lassen sich 57% der Infektionsketten auf das Ereignis von Ischgl zurückführen (Quelle AGES Analyse)
  • In Deutschland ca. 40% auf das Faschingsgeschehen (RKI Analyse)
  • Statistische Analysen gehen davon aus, dass 10% der Infektionen für 80% der Infektionsketten “verantwortlich” sind (Link oben)
  • Ein Fußballspiel in Liverpool mit ca. 50.000 Zuschauern löste ca. 16500 Infektionen aus (Achtung als Kette — nicht direkt infiziert am Event) (London Times Berichterstattung)

Resultierend aus der unerwartet niedrigen Secondary Attack Rate und den Clusteranalysen können folgende empirischen Hypothesen bezüglich des Infektionsrisikos gezogen und dessen Besonderheiten kommuniziert werden:

  • Größere Menschenansammlungen auf engem Raum (schlechtere Belüftung,…) lösen signifikant höhere Infektionswahrscheinlichkeiten aus
  • Enger Kontakt der Personen (Bars, Clubs, Tanzveranstaltungen) stellen ein erhöhtes Risiko dar.
  • Personen ohne Symptome könnten das Virus verbreiten. Das ist eine weitreichend etablierte Annahme(primär hervorgerrufen durch eine schematische Analyse eines Team um Prof. Drosten, dass es dafür bereits Evidenzen gibt. Dies ist nicht korrekt.) Die WHO und einige andere Experten gehen jedoch von einer niedrigeren Rolle von Asymptomatischen Fällen für die Epidemie aus (Sehen Sie dazu hier).

Anmerkung 11: Die Wissenschaft liefert in der aktuellen Phase in sehr kurzen Intervallen neue Erkenntnisse zu diesem Thema. Wir versuchen die Inhalte dieses Artikels fortlaufend zu erweitern, werden nur Inhalte die durch mehrfache Studienausführungen oder sog. peer-reviews als annerkannt betrachtet werden können veröffentlichen bzw. darauf Bezug nehmen.

Was bedeutet das alles aus unserer Sicht?

Zusammenfassend sehen wir eine hohe Diskrepanz in der Wahrnehmung der individuellen und gesellschaftlichen Gefahr und der tatsächlichen wissenschaftlichen Datenlage.

Als Konsequenz der medialen Berichterstattung (gerade hier wurde sehr einseitig berichtet und Einzelfälle stark dramatisiert), im Konvolut mit der außerordentlichen Tragweite der implementierten Maßnahmen der Regierungen bewerten wir die öffentliche Wahrnehmung als weitgehende Über-Interpretation.

Wir betrachten die Kommunikation der realen Gefahr und eine adequate Riskobewertung als wichtiger Grundstein für Krisenbewältigung.

Aus unserer Sicht äußert sich die inadäquate Gefahrenanalyse in vielen Bereichen. Sukzessiv evidenter ist ein statistischer Rückgang von Krebsdiagnosen, Herzinfarkten, Hirnschläge usw. zu beobachten. Diese Folgen sind schwer abzuschätzen, aber müssen genau beobachtet und analysiert werden.

Die längerfristige Etablierung von Angstzuständen bei einzelnen Personen ist eng mit mittel- bzw. langfristigen gesundheitlichen Folgen verknüpft. So ist davon auszugehen, dass höhere Kortisolspiegel immunsuppresive Wirkungen hervorbringen und somit die Anfälligkeit gegenüber Krankheiten steigert. Hohe Stresslevels (Katecholamine und Glukokortikoide) erhöhen das Risiko von chronischen Erkrankungen signifikant.

Darüber hinaus sehen wir die komplett fehlende Kommunikation von allgemeinen Gesundheitsempfehlungen in der aktuellen Situation als inakzeptabel.

Aber auch wirtschaftlich besteht über den Lockdown hinaus, durch die vorhandene Angst innerhalb der Bevölkerung, eine spürbare Senkung des Konsumverhaltens. Dies gilt sowohl für Gastro wie auch Einzelhandelsbetriebe und demenstprechend auch in der industriellen Produktion.

Wir kommen zum Schluss, dass sowohl politisch wie auch innergesellschaftlich die Weichen für eine adäquate Lebenspraxis mit der Existenz des Covid-19 Erregers geschaffen werden muss.

Das kommunizierte Warten auf einen Impfstoff ist sowohl wissenschaftlich wie auch gesellschaftlich nicht seriös. (Das Thema der Effizienz von Impfstoffen zur Immunisierung gegen RNA Viren behandeln wir ggf. in einer anderen Analyse.)

Aufgrund der bereits zu hohen persönlichen Angst sehen wir keine Gefahr, dass eine angepasste Krisenkommunikation zu einem “Laissez-faire” Umgang innerhalb der Gesellschaft führt und Infektionsketten zu schnell steigen lässt.

Wir sind sogar gegenläufiger Meinung und denken, dass durch die bereits zu stark dramatisierte Kommunikation, die Wahrscheinlichtkeit zur Bildung von Gegenbewegungen besteht. Erste Indizien dafür sind bereits zu beobachten.

Die Publikation von “Echtzeit-Dashboards” sehen wir aufgrund der Wirkung auf die Gesellschaft als sehr problematisch. Darüber hinaus sind die daraus ersichtlichen Daten epidemiologisch von beschränkter Bedeutung.

Die geforderte Transparenz zur Umsetzung von Maßnahmen sollte auf Erläuterung zur jeweiligen Wirksamkeit und nicht auf Basis von gesamter Entwicklungen und oberflächlicher Wahrnehmung passieren. Wir empfehlen, dass auch innerhalb der Krisenkommunikation ein höheres Maß an wissenschaftlichem Verständnis vorausgesetzt werden kann.

Hier sollte aus unserer Sicht umgehend gegengesteuert werden.

Abschließend kommen wir zur Stellungnahme, dass in Österreich nicht zuletzt durch ein großartiges Gesundheitssystem, ein hohes Maß an Solidarität innerhalb der Gesellschaft, aber auch durch ein solides Krisenmanagement der Gesundheitsbehörde, diese Krise bisher aus gesundheitlicher Sicht positiv gehandelt wurde.

 

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