Frau Briesemann hatte gestern Geburtstag, herzlichen Glückwunsch, ich sage nicht, wie alt sie geworden ist. Sie ist Physikerin und das freut mich ganz besonders, weil ich aus meiner eigenen Erfahrung einem Physiker zutraue,

dass er auch mit komplexen Problemen wie etwa der Corona-Pandemie im Prinzip gut umgehen kann. Nicht automatisch natürlich. Frau Briesemann hat Physik an der TU Darmstadt studiert. Sie forscht zu neuronalen Netzen Informationsverarbeitung.

Sie hat Aufenthalte in Paris an der EcoNormal gehabt, sie war am Caltech in den USA und dann am Max-Planck-Institut für Hirnforschung in Frankfurt. Sie hat 2013 in Frankfurt promoviert und ihre Doktorarbeit, das ist ganz interessant,

beschäftigt sich mit der Ausbreitungsdynamik in neuronalen Netzen und mit der Rolle von Phasenübergängen für die Informationsverarbeitung. Frau Briesemann ist seit 2015 Arbeitsgruppenleiter am Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation in Göttingen und erforscht dort Ausbreitungsprozesse in komplexen Systemen,

Emergenz der Informationsverarbeitung in lebenden und künstlichen neuronalen Netzen. Weiter will ich das gar nicht ausführen. Sie hat viele Preise gewonnen. Bekannt geworden ist sie der breiten Öffentlichkeit durch ihr Paper, was im Juli letzten Jahres erschienen ist, wo sie also die Effektivität verschiedener Maßnahmen

der Eindämmung untersucht hat, das im Science erschienen ist und ein Hot-Topic oder Hot-Paper ist mit über 100 Zitierungen in Web of Science und von vielen tatsächlich ernst genommen wurde, auch in der Politik. Frau Briesemann ist für ihr öffentliches Auftreten vielfach geehrt worden.

Sie hat von der Max-Planck-Gesellschaft den Preis für Wissenschaftskommunikation bekommen im Februar 2021. Und das allerletzte, was ich sagen will, sie hat mir erzählt, dass sie Kiel gut kennt. Ihr Großvater war Professor an der Uni in Kiel von 1972 bis 2000

und er war drei Jahre lang Vizepräsident und Pro Rector, was dazu geführt hat, dass sie des Öfteren auch in Kiel war. So, das soll es gewesen sein. Frau Briesemann, wir freuen uns sehr, dass Sie da sind. Das Wort ist Ihres. Ja, ganz herzlichen Dank für die Einladung. Ich wäre wirklich sehr gerne selber in Kiel.

Das ist für mich, Sie kennen das vielleicht so, eine Art Heimat, nicht wahr? Wenn man zu seinen Kindern und Jugendzeiten immer die Großeltern versucht hat. Selber aufgewachsen bin ich nicht in Kiel. Also ich komme ja aus Berlin oder Brüssel oder Frankfurt. Gut, das ist ein großes Thema, Fake und Fakten.

Ich werde mich heute darauf beschränken, am Anfang zumindest, mich auf die Forschungsergebnisse oder hier die Forschungsergebnisse vorzustellen. Und ich hoffe, man sieht den Bildschirm. Ich sehe aus irgendeinem Grund gerade den grünen Rand nicht, aber ich glaube, dass man sieht es nicht mehr.

Also ich werde mich auf die Fakten, die wir versucht haben zu untersuchen, beschränken und hoffe dann, dass wir in der Diskussion diesen Grenzbereich erforschen. Die Trennung zwischen, sage ich mal, Wissenschaft, neutraler Wissenschaft und Politik, die gibt es ja eigentlich gar nicht. Manche Themen sind relativ neutral, aber gerade wenn man Covid erforscht, ist

ja schon die Wahl des Forschungsthemas eine, sage ich mal, politische Frage. Erforsche ich, ob eine Herdenimmunität möglich ist oder erforsche ich, wie man am besten oder am schnellsten zu einem Zero-Covid kommt. Diese Wahl der Forschungsfragen ist ja schon ein Politikum.

Hier sehen Sie Göttingen, meine Arbeitsgruppe. Das sind die Menschen, mit denen ich im letzten Jahr extrem viel diskutiert habe in Göttingen. Wir haben aber auch in Göttingen ein großes interdisziplinäres Netzwerk aufgebaut, in dem wir mit Virologen, Krankenhausjügigen, Kernmedizinerinnen und auch Psychologen und Ökonomen ganz regelmäßig uns austauschen,

weil die Pandemie eben nicht nur eine Frage der Ausbreitungsdynamik ist, sondern eine Frage, die ja die gesamte Gesellschaft oder wirklich alle Facetten eigentlich betrifft. Ich werde heute trotzdem hauptsächlich auf die Ausbreitungsdynamik konzentrieren und komme hiermit mal an.

Als erstes möchte ich gerne kurz rekapitulieren, was die Effektivität von Maßnahmen sind und wie gut man die grob abschätzen kann. Wie viel tragen sie zur Eindämmung bei? Und dann möchte ich zeigen, wie man modellieren kann, ganz ohne dass man eigentlich Daten hat, sondern wie man modelliert,

wie der Beitrag vom Kontakt nachverfolgen und wie der Beitrag, der im Fortschritt ist. Dann möchte ich einen Cut machen und ein bisschen einen Ausblick in die zukunftsfähigen Vorsorge statt nachzusehen. Das ist wahrscheinlich auch für das nächste Jahr ein Motto, was uns weiter begleiten wird. Also wie modelliert man eine Pandemieausbreitung?

Ich sage mal, das Arbeitspferd in diesen Modellierungen ist das sogenannte SER-Modell. SER steht hier für Susceptible, Infected, Recovered. Hier sind die Gleichungen dazu. Keine Angst, das wird nicht besonders gleichungslastig hier heute in dieser Vorlesung.

Aber die Idee ist die folgende. Ganz am Anfang einer Pandemie hat man einen susceptiblen Pool, also fast alle Menschen sind nicht infiziert. Wenn wir aber auf eine infizierte Person treffen, dann gibt es eine Reproduktionsrate, also eine gewisse Wahrscheinlichkeit, dass die infizierte Person das Virus auf die Susceptible überträgt. Und dann wird die Susceptible Person infiziert und dann hat man hier diesen Feedback Loop,

der dafür sorgt, dass es zu dieser selbst beschleunigenden Ausbreitung kommt, zu dem exponentiellen Wachstum, zumindest anfangs zum exponentiellen Wachstum. Eine infizierte Person ist nicht unendlich lang infektiös. Irgendwann ist sie nicht mehr infektiös, wir nennen das dann Recovered. Hier auf der rechten Seite sind die Gleichungen.

Dort kann man zum Beispiel sehen, dass die Änderung hier in dem Susceptible Pool, die ist proportional dazu zu der Anzahl der Menschen im Susceptible Pool und den Infizierten. Die müssen sich also treffen, geteilt durch die Gesamtzahl Personen in diesem System. Dieses sind sogenannte Compartment Modelle.

Dort modellieren wir nicht den einzelnen Agenten oder die einzelne Agentin. Das macht man in sogenannten agentenbasierten Modellen. Die sind wesentlich aufwendiger und haben auch ihre Anwendungsfelder. Hier möchten wir uns jetzt auf diese sogenannten SIR-Modelle konzentrieren. Das ist wirklich das einfachste von den Modellen, das wir haben.

Das kann man dann beliebig erweitern. Eine wichtige Erweiterung, die wir auch nutzen werden, ist, dass wir hier in einen weiteren Pool einfügen. Hier ist also das SIR, aber wir machen eine zusätzliche Station. Das ist exposed, diese Menschen tragen das Virus in sich, geben es aber noch nicht weiter. Das andere, was dann immer wichtig zu ist, wenn man das dann explizit modelliert,

ist, wie lange ist denn diese latente Periode? Wie lange dauert es, bis man ansteckend wird? Dann gibt es diese Zeit, wo man zwar schon ansteckend ist, aber noch keine Symptome zeigt. Und dann gibt es auch noch einen gewissen Delay, eine Verzögerung des Daten, ans Robert Koch-Institut zum Beispiel gemeldet werden.

Aber das möchte man einbeziehen, wenn man die Wirksamkeit von Maßnahmen erforscht. Wir haben ein solches Modell im Frühjahr letzten Jahres aufgebaut, schon eigentlich als die allerersten Maßnahmen oder bevor die ersten Maßnahmen beschlossen wurden und haben dann die Wirkung der Maßnahmen erforscht.

Hier erinnern Sie sich? Eine Anzahl Neuinfektionen pro Tag im Jahre 2020. Das war in der Größenordnung von wenigen Tausend, die man entdeckt hat damals. Und dann wurden am 8. März die Großveranstaltungen abgesagt. Eine Woche später die Schulen geschlossen. Wiederum eine Woche später gab es das Kontaktverbot.

Und die Fallzahlen haben sich entsprechend bewegt. Man könnte meinen, dass hier ein Maximum war um den 25. März. Wir haben die Wirkung der Maßnahmen analysiert, indem wir ein Modell laufen lassen, so ein SIR-Modell,

und dann angenommen haben, dass jede dieser Eingriffe zu einer Reduktion in der Ausbreitung führt. Die Reduktion in der Ausbreitung, die wir dann herausfinden, die dann am besten die Fallzahlen, die wir beobachtet haben, erklären, ist die Folgende. Das hier kann man sich vorstellen wie den R-Wert, aber es ist halt sozusagen diese Ansteckungsrate, die interessiert uns ja vor allen Dingen, die effektive Ansteckungsrate.

Die war am Anfang relativ hoch, man hat dieses exponentielle Wachstum. Und dann geht man davon aus, oder dann sehen wir in den Daten, dass das Wachstum dann schon verlangsamen wurde durch die absagende Großveranstaltung. Und gleichzeitig gab es freiwillige Hygienemaßnahmen, Kontakteinschränkungen, Reduktion der Mobilität.

Wäre alles so geblieben wie etwa um den 8. März herum, dann hätte sich das exponentielle Wachstum verlangsamt, aber es wäre nicht zum Halten gekommen. Mit dem Schießen der Schulen sieht man, dass wahrscheinlich die Fallzahlen sich grob stabilisiert hätten. Sie sehen in Farbe aber auch die Breite der Unsicherheit, die man dort hat.

Diese Breite dieses Bayesian Credible Intervals, diese Breite ist relativ groß und wird auch immer größer, je weiter man natürlich in die Zukunft projiziert. Mit dem Kontaktverbot haben wir damals schon vorher gesagt, dass die Fallzahlen runtergehen würden. Die echten Daten liegen dann auch sehr, sehr gut da drauf.

Das heißt, unsere Schlussfolgerung daraus ist, dass erst nach dem 22. März der R-Wert deutlich unter 1 gesunken ist und die Fallzahlen dann jeder 1 bis 2 Wochen um den Faktor 2 gesunken sind. Wir hatten also einen R-Wert von etwa 0,8. So niedrig sind wir in der zweiten oder dritten Welle leider nie wieder geworden.

Ein R-Wert von 0,8 heißt, alle 1 bis 2 Wochen halbieren sich die Fallzahlen. Das heißt, sie sind nicht ganz so schnell wieder gesunken, wie sie gestiegen sind, aber doch sehr, sehr zügig. Und so sind wir dann sehr gut über den vergangenen Sommer gekommen. Es wurde ja Stück für Stück vorsichtig gelockert. Die Fallzahlen sind aber über Monate relativ niedrig geblieben bis zum Herbst hin.

Das ist eine der allerersten Studien, die dazu draus waren. Hier unten steht es, die allererste Vorhersage Anfang Ende April veröffentlicht. Als wir die entsprechenden Daten hatten, Ende März natürlich, Anfang April.

Da kann man im Prinzip auf Archive auch noch nachvollziehen, wie wir dann wirklich von Woche zu Woche unsere Vorhersagen auch aktualisiert haben. Später, jetzt im Dezember, kam eine Studie auch raus, die hat diese Wirkung von Maßnahmen in ganz, ganz vielen verschiedenen Ländern angeschaut.

Die hat im Prinzip dasselbe gemacht wie wir hier. Sie hat geschaut, wann in welchem Land irgendeine Intervention gemacht worden ist. Und hat versucht zu schätzen, wie viel Effekt hat denn dann jede einzelne Intervention. Dort sieht man, dass die Absalm von Großveranstaltungen von 10 Menschen, also Großveranstaltungen bzw. hier wirklich die Kontakteinschränkungen auf 10 Menschen maximal,

dass die einen deutlichen Effekt hat. Die reduziert hier den R-Wert um fast 50 Prozent. Beim R-Wert von 3 bedeutet das, dass man auf 1,6, 1,7 runterkommt. Noch nicht unter 1 beim R-Wert.

Geschäfte teilweise oder komplett zu schließen bringt auch einiges. Schulen und Universitäten zu schließen hat damals in der ersten Welle auch einen sehr deutlichen Effekt gehabt. Man muss aber sagen, es waren Schulen und Universitäten und Kindergärten alle geschlossen. Das alles zusammenbringt diesen Effekt.

Und die waren ja damals auch komplett geschlossen, von komplett offen auf komplett geschlossen. Wenn wir jetzt Schulschließung sagen, ist das ja eine etwas andere Umsetzung. Stay at home order, also dass man zu Hause bleiben muss, zusätzlich noch zu all diesen anderen Maßnahmen bringt auch nochmal etwas. Aber auch hier sieht man die Unsicherheiten dieser Schätzungen.

Wenn wir das aus der ersten Welle schätzen, ist das natürlich hilfreich. Das gibt uns eine Orientierung, aber das heißt nicht, dass es eins zu eins so in der zweiten Welle auch sein wird und wirken wird. Das liegt einfach daran, dass eine Schulschließung in der ersten Welle und eine Schulschließung in der zweiten Welle ganz andere Voraussetzungen haben. Wir haben die Notbetreuung auf der einen Seite, auf der anderen Seite haben wir bessere Lüftungs-, Hygienekonzepte, es werden Masken getragen.

All das macht einen Unterschied in der Gesamtwirksamkeit. Das heißt, aus der Vergangenheit vorherzusagen, wie gut die Maßnahmen in der nächsten Runde wirken werden, ist nur zu einem gewissen Grade möglich,

denn die Rahmenbedingungen ändern sich einfach von Mal zu Mal. Dieses ist eine ganz typische Art und Weise, die ich gerade geschätzt habe. Die sogenannte Belsche Inferenz, wie man aus Daten die Wirkung von Maßnahmen grob abschätzen kann.

Jetzt möchte ich andersherum gehen und fragen, wie können wir Modelle aufbauen, die dann die Effektivität von Maßnahmen herleiten kann. Und da möchte ich zeigen, wie wir das in konstruktiver Art und Weise gemacht haben. Wenn wir uns Covid anschauen und überlegen, wie wir es eindämmen, dann haben wir hier eine Waage und haben auf beiden Seiten Einflüsse.

Wir haben auf der einen Seite einen neuen Eintrag von Fallzahlen aus dem Ausland, der beschleunigt die Ausbreitung. Der Basic R-Wert, also die Basisreproduktionszeit von etwa 3,3 von der alten Variante, von wahrscheinlich eher 4 in der neuen Variante, das treibt die Ausbreitung an.

Diese Sitionalität kann in beide Richtungen wirken. Wir denken, dass die grob 20 Prozent nochmal ausmacht. Auf der anderen Seite haben wir Eindämmungsmaßnahmen, natürlich die Kontaktbeschränkung. Das ist eine sehr deutliche Eindämmungsmaßnahme, wo keine Kontakte, da auch keine Ansteckungen weit gehen zumindest.

Wir haben die AHA-Maßnahmen und wir haben das sogenannte Test Trace Isolate, das Test- und Kontaktnachverfolgen. Das Kontaktnachverfolgen kann Infektionsketten stoppen, indem es die Menschen isoliert, bevor sie andere Menschen wiederum anstecken. Das heißt, das A und O ist, dass das Kontaktnachverfolgen schnell ist.

Das bringt nichts, wenn es eine Person isoliert, nachdem es die nächste Generation Menschen schon angesteckt hat. Ganz wichtig hier auch noch damals, als wir das publiziert haben, dass wir inzwischen hier auch die Seite publiziert haben, die Immunität. Und die Immunität ist etwas, was natürlich jetzt mit dem Impfen deutlich zügig hochgeht.

Dann gibt es drei verschiedene Zustände, die wir haben können. Hier sind die Fälle aufgetragen in diesem Sketch über die Zeit. Wenn wir überwiegen, also wenn diese Seite der Waage überwiegt, dass R also größer ist als unsere Kontaktreduktion und so weiter, dann steigen die Fälle pro Tag an.

Also wenn wir nur eine moderate, geringe Kontaktreduktion haben, steigen die Fälle über die Zeit erst mal an. Haben wir eine starke Kontaktreduktion, dann sinken die Fälle ab über die Zeit. Und das Interessante, was wir aus Physiker-Sicht interessante gefunden haben, aber was auch für die Eindämmung hilfreich sein kann,

ist, was passiert, wenn wir mittlere Kontaktreduktion haben, in diesem Übergangsbereich. In diesem Übergangsbereich haben wir gesehen, dass es wirklich zwei Regime gibt. Hier oben, wenn an sich die Fallzahlen schon hoch sind, dann steigen sie noch mehr. Wenn die Fallzahlen an sich eher niedrig sind, dann bleiben sie stabil oder sinken. Oder gehen eben zu einem quasi Gleichgewicht, nicht bei Null, sondern zum quasi Gleichgewicht.

Dass sie nicht zu Null gehen, liegt einfach daran, dass man davon ausgeht, dass es immer wieder neue Fälle aus dem Ausland geben wird, die neue Infektionsketten anstoßen. Das heißt, zur absoluten Null zu kommen, bräuchte wirklich sehr rigoros geschlossene

oder kontrollierte Grenzen, wo das Virus so gut wie gar nicht durchkommt. Und diese beiden Regime, die sind getrennt durch die Test-Trace-Isolate-Kapazität, also die Kapazität der Gesundheitsämter, Fälle nachzuvollziehen. Das kann man sich relativ einfach vorstellen. Wenn da nur wenig Fälle sind, dann hat das Gesundheitsamt relativ

viel Kapazität und kann eine Infektionskette sehr schnell und sehr effektiv stoppen. Dadurch sinken die Fallzahlen. Gibt es aber zu viele neue Fälle, entweder durch einen langsamen Anstieg oder hier durch einen Superspotting-Event, dann kommen plötzlich die Gesundheitsämter nicht mehr hinterher.

Wenn die Gesundheitsämter nicht mehr hinterher kommen, gibt es mehr Menschen, die gar nicht wissen, dass sie infiziert sind. Und die treiben dann die Ausbreitung ganz besonders an. Das ist ein metastabiles Regime, das wir hier identifiziert haben und wo wir eben sagen können, wenn die Fallzahlen niedrig sind, dann ist die Eindämmung deutlich einfacher für SARS-CoV-2.

Wie macht man jetzt so ein solches Modell? Wir haben uns überlegt, nicht nur qualitativ wie effektiv ist jetzt die Kontaktnachverfolgung, sondern quantitativ. Können wir eine Überschlagsrechnung machen, wie gut die Test- und Kontaktverfolgung beitragen könnte.

Dazu erweitert man das Modell, was ich gerade gezeigt habe, und nimmt erst mal zwei Pools an. Der Hidden Pool, das sind die Menschen, die noch nicht wissen, dass sie infiziert werden. Die sind noch nicht getestet, die verhalten sich genauso wie wir uns tagtäglich verhalten. Es ist also hier in den Hidden eine versteckte Reproduktionszahl.

Diese versteckte Reproduktionszahl sorgt dafür, dass sich diese verdeckten Infektionsketten ausbreiten. In dem Moment, wo so eine Person ein Testergebnis hat, geht die typischerweise in Quarantäne. Die Kontakte werden gesucht, die Kontaktpersonen auch isoliert.

In der Quarantäne gehen wir davon aus, dass da nicht Null ist als Reproduktionszahl, aber doch zumindest eine deutlich kleinere Reproduktionszahl. Dann ist die Quarantäne nicht perfekt, das heißt, ein paar gehen wieder zurück zum Hidden Pool. Wir haben auch andere Probleme. All das haben wir in diesem Modell versucht, realistisch reinzumachen.

Die Kontaktnachverfolgung ist insgesamt schwierig, weil wir diese prä- und asymptomatischen Ansteckungen haben. Wir sind in unserem Modell davon ausgegangen, dass man auch ein Drittel der Kontakte, die infiziert sind, auch übersieht. Wir gehen davon aus, dass die Quarantäne nicht perfekt ist, dass es Testvermeider gibt, die sich gar nicht testen lassen wollen, selbst wenn sie symptomatisch sind,

dass es Eintrag von neuen Infizierten auch zum Ausland gibt und das Wichtigste, dass man eben diese limitierte Kapazität der Gesundheitsämter hat. Das, was wir hier machen, wenn wir es ganz nachlässig ausdrücken, ist eine Überschlagsrechnung. Eine grobe Überschlagsrechnung eben in so einem komplexeren Modell.

Das SIR-Modell sieht dann auch schon etwas komplexer aus, aber es sind gar nicht so viele freie Parameter. Hier gibt es relativ viele Symmetrien in dem Modell. Man unterscheidet eben zwischen den entdeckten und nicht entdeckten asymptomatischen Personen. Was ist also jetzt die Grunddynamik in diesem Modell?

Wir haben ja gesagt, wenn wir dieses ganze Test- und Kontakten-Erfahrfolgen nicht hätten, dann wissen wir, dass die Reproduktionszahl R bestimmt, ob wir wachsende Fallzahlen haben, also unstabile Dynamik, oder ob wir eine stabile Dynamik haben. Wir brauchen ein R unter 1, dann haben wir stabile Dynamik, nicht wahr? Die täglichen Neuinfektionen, die wir dann aber erwarten,

die können in diesem stabilen Bereich so ein Quasi-Gleichgewicht erreichen. Dieses Quasi-Gleichgewicht N, wie hoch das ist, das ist bestimmt auf der einen Seite durch den Influx von neuen Fällen, also wie viele neue Fälle kriege ich aus einer anderen Region oder aus dem Ausland rein, auf der anderen Seite durch den Abstand hier zu dem kritischen Wert von R von 1.

Das heißt, je dichter man an den R-Wert rankommt, desto höher ist eigentlich dieser Quasi-Gleichgewichtzustand, also das erwartete Level von Neuinfektionen pro Tag. Also dies hier ist das erwartete Level von Neuinfektionen pro Tag, wenn sich das alles genau dort stabilisieren würde mit dem entsprechenden R-Wert.

Was macht jetzt das Testen und Kontaktnachverfolgen? Das hier ist im Prinzip derselbe Plot, hier sind täglich Neuinfektionen, hier ist jetzt die Reproduktionszahl in diesem versteckten Pool, das ist der untere Teil des Eisbergs.

Diese Reproduktionszahl wird durch das Testen und das Kontaktnachverfolgen im Prinzip hier nach rechts geschoben, also diese Grenze zur Instabilität verschiebt sich von 1 auf etwa 2. Was bedeutet das? Im Prinzip darf jede Person aus Versehen, ungewollt,

bis zu zwei, bis zu fast zwei andere Personen anstecken, das Testen, Kontaktnachverfolgen kompensiert das dann, stoppt die Infektionsketten, so dass das gesamte System hier trotzdem den R-Wert insgesamt hat, dass der etwa unter 1 ist. Das heißt, das Testen und Kontaktnachverfolgen erlaubt es uns, mehr Kontakte zu haben,

die wir anderweitig haben könnten. Wie sieht das dann im Prinzip in der Realität aus? Hier haben wir mal simuliert, was passiert, wenn man einen langsamen Anstieg hat, hier ist die Zeit in Wochen, hier ist die Anzahl Neuinfektionen, wir machen das meistens an tägliche Fälle pro Million,

das ist ganz ähnlich zu den wöchentlichen Fällen pro 100.000, das sind 30% Unterschiede. Also wir gehen davon aus, dass das hier langsam wächst, im R von etwa 1,1 und dann kommt man an eine Test- und Nachverfolgungskapazitätsgrenze und dann wächst das eben nicht mehr exponentiell weiter, sondern das fängt an schneller als exponentiell hier hoch zu schießen.

Das ist also nicht nur, dass der R-Wert über 1 ist, sondern der R-Wert selber geht hoch. Wir denken, dass wir genau das hier, das sind die Fallzahlen für Deutschland hier im Herbst letzten Jahres, dass wir das gesehen haben. Über Monate hatten sich die Fallzahlen grob verdoppelt und dann haben sie die 25er Grenze, 30er Grenze erreicht.

In vielen Landkreisen ist diese 30er Grenze grob der Punkt gewesen, wo die Gesundheitsämter mit der Kontaktnachverfolgung nicht mehr hinterher kamen. Da sind Stück für Stück für Stück mehr und mehr Menschen gar nicht mehr getestet worden, nicht mehr in Isolation gegangen, bevor sie selber infektiös wurden und haben so ganz aus Versehen auch das Virus zu den alten

und in die alten Heime und zu den wunderbaren Personen getragen. Wenn man mich also fragt, wer sind jetzt die Treiber der Pandemien, sind das die verbotenen Partys, sind das die Schulen oder was genau treibt jetzt die Pandemie, da würde ich immer sagen, das ist hier dieser Hidden Pool. Das sind die Menschen, die nicht wissen, dass sie infektiös sind

und deswegen sich genauso verhalten, wie wir das tagtäglich machen. Wenn diese Menschen so früh wie möglich entdeckt werden und in Quarantäne sind, dann stecken sie ja keine anderen mehr an und man kann zur Ausbreitung der Pandemie beitragen. Wir haben natürlich nochmal geschaut, wie genau sind unsere Werte,

wie sehr hängen die von den Annahmen ab. Hier ist die Wahrscheinlichkeit, dass diese Hidden Reproduction, also dieses R im versteckten Pool, dass es auch etwa zwei ist. Hier sehen wir die Unsicherheit, die wir darauf insgesamt haben. Das ist die Stärke der Freiheit, die uns das Test in Kontaktnachverfolgen bringt.

Zur Zusammenfassung, die unentdeckten Fälle tragen also besonders stark zur Ausbreitung bei. Wird die Kapazität der Kontaktnachverfolgen überschritten, kommt es zu einer sich selbst beschleunigenden Ausbreitung. Das ist dann nicht mehr exponentiell, wie hier in der hellen Farbe, sondern es ist schneller als exponentiell.

Das ist ein Kipppunkt, die Ausbreitung beschleunigt sich also selbst. Und das Testen und Kontaktnachverfolgen erlaubt jeder Person, mehr Kontakte zu haben als ohne. Statt einem R gleich 1 kann man fast zwei Personen aus Versehen anstecken. Und das funktioniert eben nur bei niedrigen Fallzahlen.

Nehmen wir wieder dieses Bild von der Waage am Anfang. Wir haben bei niedrigen Fallzahlen dort ein relativ großes Gewicht von Testen und Kontaktnachverfolgen, was dafür sorgt, dass diese Pandemie unter Kontrolle bleibt. Gehen die Fallzahlen hoch, dann wird dieses Testen und Kontaktnachverfolgen weniger effektiv.

Und diese Waage kippt im Zweifel in die Richtung, wo die Ausbreitung dominant ist und die Fallzahlen dann noch mehr steigen. Gut. Das, was uns als nächstes interessiert und gerade jetzt ist wahrscheinlich, wie der Impffortschritt uns in den nächsten Wochen und Monaten helfen wird.

Dazu haben wir jetzt vor kurzem auch eine Studie auf Archive gestellt, die ich kurz anreißen möchte. Wenn man den Impffortschritt diskutiert, dann muss man sich anschauen, was die sogenannte altersabhängige Infektionssterberate ist.

Die Infektionssterberate ist hier auf einer logarithmischen Achse angegeben. Und sie gibt an, wie wahrscheinlich ist es, dass eine Person, die das Virus bekommt, dass die dann auch verstirbt. Und das ist stark altersabhängig für eine Person mit rund,

sie ist etwa 1% Wahrscheinlichkeit zu versterben für eine Person in der Altersklasse 65 bis 69. Und sie ist halt nur 0,01% für eine Person in der Altersklasse 20 bis 30. Alle 20 Jahre ist das ein Faktor 10 mehr Sterbewahrscheinlichkeit.

Und das hier ist wirklich, das möchte ich gerne betonen, das ist die Wahrscheinlichkeit zu versterben, wenn man dieses Virus bekommt, ganz egal, ob das jetzt positiv getestet ist oder nicht. Diese Zahl ist unabhängig von der Testqualität in einem bestimmten Land. Das ist eine Eigenschaft des Virus.

Das, was es alternativ dazu gibt, ist die sogenannte Fallsterbewahrscheinlichkeit. Schaut mal, wie viele Fälle sieht man im Land, wie viele Todesfälle hat man gesehen und selbst Dienstverhältnis. Und das hängt natürlich vom Testen ab. Diese Zahlen hier sind unabhängig vom Testen und von sehr vielen verschiedenen Studien gleichartig validiert.

Wie verhält sich das zur Grippe? Weil das ja auch immer wieder gefragt wird. Die Grippe ist Faktor 7 bis 10 weniger tödlich. Interessanterweise von der Qualität her ist diese Infektionssterbewahrscheinlichkeit ganz ähnlich wie die allgemeine Sterberate in Deutschland über die Zeit.

Wir haben hier dieselben Achsen dagegen gestellt, dieselben Altersgruppen. Man sieht dann qualitativ eine relativ ähnliche Kurve für Deutschland. Je älter man ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, in irgendeinem Jahr zu versterben. Man sieht, dass die Größenordnungen hier bei den Älteren zumindest ganz ähnlich sind,

wie der Covid bekommt, verdoppelt halt einfach mal seine Sterbewahrscheinlichkeit. Wenn man Covid nicht bekommt und 90 Prozent der Menschen haben es dieses Jahr oder im letzten Jahr wahrscheinlich noch nicht bekommen, dann hat man diese Gefahr selbstverständlich nicht. Wenn wir jetzt das Impfen mit reinnehmen wollen, brauchen wir diese altersabhängige Sterbewahrscheinlichkeit.

Wir brauchen aber auch die altersabhängige Wahrscheinlichkeit, dass man möglicherweise auf Intensivstationen muss und wie lange man dort etwa bleiben muss. Wir erweitern also dieses einfache SEIR-Modell, was wir vorher hatten. Hier erkennt man das nochmal, SEIR. Dieses Modell erweitert man jetzt um Menschen, die einfach geimpft sind und zweifach geimpft sind.

Man nimmt die verschiedenen Impfstoffe, die wir haben, und dann werden die Übergangswahrscheinlichkeiten, dass jemand sich ansteckt, der schon zweimal geimpft ist, der ist nicht null, aber der ist dann relativ gering, dass diese Person dann auf die Intensivstation muss, ist eben auch eine andere Wahrscheinlichkeit als eine Person, die noch nicht geimpft ist.

Diese Zahlen haben wir alle sehr saugrundig zusammengesammelt aufgrund der Daten, die verfügbar sind über die verschiedenen Impfstoffe und haben ein solches Modell aufgebaut. SI, dieses kleine I, hier unten bedeutet, dass wir das auch für jede Altersgruppe einzeln mitberechnen. Dann geht man vom Impffortschritt aus.

Der Impffortschritt fängt ja vor allen Dingen bei den Älteren an. Das heißt, auf der einen Seite impft man erst die Älteren, auf der anderen Seite gibt es Menschen, die aufgrund ihres Berufs geimpft werden. Auch das haben wir mit eingezogen in das Impfen. Und dann muss man überlegen, wie sieht das jetzt aus?

Wie hilft denn der Impffortschritt, dass wir Lockerungen der Kontaktbeschränkung haben werden? Das hier, wenn wir das betrachten, gibt es erstmal zwei grundlegend verschiedene Strategien. Und die erste, die ich hier vorstellen möchte, ist, dass wir sagen, wir akzeptieren voll Intensivstation als Limit,

wollen aber nicht darüber hinausgehen. Die Intensivstation habe ich hier gezeigt. In Farbe sind die verschiedenen Altersgruppen, 80, 70, 60 und runter bis zu den 20-Jährigen. Auf den Intensivstationen sieht man eben, dass die über 80-Jährigen dann weniger und weniger werden. Das liegt daran, dass die erst geimpft werden und die Jüngeren dann mehr dort ausmachen.

Aber man sieht, dass eben über viele Wochen die Intensivstationen noch voll sein könnten. Das hier sind die Monate im Jahre 2021. Das, was uns aber gleichzeitig interessiert ist, wie viel Freiheit haben wir denn gleichzeitig, das Impfen nimmt, fand auch, wenn wir heute mehr als ein Prozent der Bevölkerung geimpft haben.

Das bedeutet, wir werden auch mehr Freiheit haben. Freiheit habe ich hier in Anführungsstrichen gesetzt. Das ist natürlich ein sehr, sehr großer Begriff. Freiheit, damit meine ich, wie viele Kontakte können wir relativ haben? Wie viele Ansteckungen könnten wir riskieren, wenn denn niemand geimpft wäre? Je mehr Menschen geimpft sind, desto weniger Ansteckungen finden hier dann auch wirklich statt.

Dann sehen wir, dass wir anfangs ein bisschen mehr Kontakte haben können. Das ist hier die, das ist die wichtige Linie, die volle Linie. Anfangs können wir ein bisschen mehr Kontakte haben. Dadurch gehen die Inzidenz dann erst mal schneller runter, hoch. Dann geraten wir relativ bald ans Limit der Intensivstation. Und die Inzidenz geht weiter und weiter hoch.

Wir gehen dann eher in Richtung 750. Das ist eine 1000er-Wochen-Inzidenz. Und die Freiheiten werden aber Stück für Stück hochgehen. Diese gepunkteten Linien sind die Zeitpunkte hier im Anfang Mai, wenn wahrscheinlich alle 80-Jährigen, die ein Impfgebot,

alle 80-Jährigen doppelt geimpft sind, wenn sie das wollen. Alle 60-Jährigen sind wahrscheinlich am Anfang Mai doppelt geimpft und alle 20-Jährigen final dann auch etwa im September grob. Das ist der Plan. Da können natürlich immer noch Änderungen passieren. Also was sehen wir? Wir werden mehr Freiheiten haben über die nächsten Monate.

Aber die Intensivstation könnten noch über viele Wochen voll sein. Eine Alternative ist die Niedriginzidenzstrategie. Dann sagt man, wir bringen die Fallzahlen runter. Entsprechend ist natürlich auch die Intensivstation nicht überlastet. Die Anzahl Todesfälle ist wesentlich geringer. Was ist denn dann mit der Freiheit?

Das ist ja das, was uns besonders interessiert. Zu Anfang müssten wir erstmal weniger Freiheit haben, statt knapp zwei, ein bisschen über eins in diesem Faktor von Freiheit. Aber danach würde die Freiheit sehr deutlich ansteigen und sie würde de facto sogar ein Stückchen schneller ansteigen, als sie bei hohen Inzidenzen ist.

Warum liegt das? Wir haben hier mit reingerechnet, dass die Kontaktnachverfolgung besser funktioniert, wenn wir niedrige Inzidenz haben. Das heißt, das, was wirklich die Freiheit in den nächsten Monaten bestimmt, das ist der Fortschritt in allererster Linie. Und in zweiter Linie können wir uns dann entscheiden, ob wir diese Öffnungsschritte bei vollen Intensivstationen machen,

indem wir ein bisschen schneller öffnen, ein bisschen früher öffnen, oder ob wir uns ein wenig gedulden dann im Prinzip sogar noch schneller öffnen können und dafür gleichzeitig eine niedrige Inzidenz haben. Natürlich unterscheiden sich diese Strategien hier. Volle Intensivstationen oder niedrige in der Anzahl Infizierter,

mögliche Long-Covid-Fälle, mögliche Todesfälle, sehr, sehr deutlich. Das mittlere Alter auf den Intensivstationen und das Mittelalter der Sterbenden wird über den nächsten Monate zurückgehen. Das liegt einfach daran, dass man die Älteren zuerst impft.

Die Ziele sind also sehr verschieden, diese beiden extremen Ziele. Entweder Intensivstationen nicht überlasten oder gezielt wirklich eine Niedriginzidenz anstreben und eine Kontrolle erhalten. Wir sehen eben in diesem Modell, dass die Intensivstationen noch über einige Wochen voll sein könnten. Die Anzahl der Erkrankungen, Todesfälle und Langzeitfolgen

sind entsprechend unterschiedlich. Ersterben relativ gesehen mehr junge Menschen zwischendurch wegen des Impffortschritts. Die Freiheit steigt in beiden Fällen auf eine sehr ähnliche Art und Weise an. Was bedeutet jetzt Freiheit? Das ist ja jetzt hier auf der y-Achse so ein etwas abstraktes Wert. Also eine relative Anzahl Kontakte.

Hier bedeutet, dass wir unser tagtägliches Leben. Wir haben das hier nochmal versucht aufzutragen. Hier auf der x-Achse nochmal die Zeit ab der y-Achse. Das, was wir Freiheit nennen würden. Und dann haben wir gesagt, wir nehmen mal an, wir haben niedrige Fallzahlen. Wir nehmen an, wir haben niedrige Fallzahlen. Dann sieht man hier in der gestrichelten Linie wie über die Monate die Anzahl Kontakte, die wir haben, hochgehen.

Was bedeutet das in den Einschränkungen, die wir haben? Das bedeutet, dass wir doch noch eine Weile Kontaktreduktionen wirklich brauchen. Aber dann etwa, und das ist wirklich grob geschätzt, das ist ein Sketch, etwa ab Juni wird es ausreichen, dass wir nur noch große Veranstaltungen vermeiden und die AHA-Maßnahmen weiter behalten.

Zusammen mit der Saisonalität kommen wir dann wahrscheinlich in einen Bereich, wo keine weiteren Maßnahmen notwendig sind. Über den Sommer hinweg könnte es dann gut sein, dass wir dann sogar, wenn wir die Fallzahlen niedrig halten, fast keine anderen Einschränkungen mehr brauchen. Und wenn wir wirklich schaffen,

durchdenklich die Fallzahlen niedrig zu halten, auch über den Winter eigentlich keine Einschränkungen brauchen. Haben wir aber hohe Fallzahlen, dann geht das Virus natürlich mehr und mehr in alle Gesellschaftsschichten rein. Auf der einen Seite, auf der anderen Seite ist es nie so viel, dass wir da jetzt total schnell eine sogenannte natürliche Herdenimmunität erreichen.

Das bedeutet, dass wahrscheinlich erst später so weit geöffnet werden kann. Und wir auch im Winter nochmal Probleme bekommen könnten, was die Eindämmungsmaßnahmen angeht. All das, das möchte ich noch dazusagen, nimmt die ganze Zeit an, dass wir zwar hier ein B.1.1.7,

wenn Sie diese neue Variante haben, aber kein Problem kriegen mit sogenannten Flucht- oder Escape-Varianten. Escape-Varianten sind diejenigen, die sich dann noch besser ausbreiten können, auch bei geimpften Personen. Und die können, das sage ich ganz klar, ein Problem darstellen im Sommer oder im Herbst. Und diese Escape-Varianten sollte man sich deswegen genau überlegen,

auch wenn erstens schaut, dass sie nicht ins Land kommen. Das bedeutet, testen an den Grenzen mindestens. Und dass man die lokal im Land versucht, nicht so extrem sich ausbreiten zu lassen. Das würde bedeuten, dass man zumindest die Einschränkungen der Vorsichtsmaßnahmen auch für geimpfte Personen

weiter aufrecht erhält. Denn gerade die geimpften Personen, wenn die keine Einschränkungen mehr haben und viele Kontakte, dann öffnen die ja im Prinzip Tür und Tor für diese sogenannten Escape-Varianten. Das ist ja ein evolutionärer Vorteil. Die Escape-Varianten breiten sich dann unter den Geimpften

besonders gut aus, weil die Geimpften die Vorsichtsmaßnahmen wie Tests eventuell nicht mehr haben und vermehrt Kontakte haben. Das ist der wissenschaftliche Teil, den ich hier an dieser Stelle in gewisser Weise abschließen möchte. Dann habe ich in den letzten Monaten mich relativ viel ausgetauscht

mit internationalen Wissenschaftlerinnen und ganz vielen verschiedenen Disziplinen und haben da einige Stellungnahmen auch gemeinsam geschrieben, einige Zeitungsartikel für die Frankfurter Allgemeine oder die Zeit oder wo auch immer. Und da ist mir eine Sache aufgefallen, die immer wieder ins Spiel kommt.

Das ist so, dass das Erste, was aus meiner Sicht wichtig ist, dass man von denselben Fakten in gewisser Weise ausgeht, dass man nicht von verschiedenen Datenlagen erstmal ausgeht. Und es gibt immer wieder Argumentationslinien, die auf Aspekte, also die sich auf Zahlen zurückgreifen,

die vielleicht ein Jahr alt sind oder die wirklich am Rande dessen sind, was wir als Wissenschaftler derzeit als realistisch ansehen. Ich möchte einen Teil ansprechen, und das ist jetzt die Zuverlässigkeit der Wocheninzidenz, die wir hier relativ viel betrachten. Wir denken, dass diese Wocheninzidenz relativ zuverlässig ist

und ein guter Indikator dafür ist, wie viele Menschen zwei, drei Wochen später versterben werden und auch wie sich die Dynamik weiterentwickeln wird. Ein wichtiger Faktor, der da eine Rolle spielt, ist eben wieder die Dunkelziffer. Die Dunkelziffer ist ja das, was die Wocheninzidenz möglicherweise unzuverlässig machen könnte.

Und die Dunkelziffer können wir aber inzwischen ganz gut berechnen. Ich möchte Ihnen gerade zeigen, wie man das als Überschlagsrechnung grob machen kann. Die Infektionssterblichkeit, die hatte ich hier ja schon angesprochen, die ist stark altersabhängig und die ist unabhängig vom Testen. Gleichzeitig haben wir ja die Fallsterblichkeit.

Die hängt vom Testen ab. Die sagt, wie viele Fälle wir sehen und wie viele Todesfälle wir in den entsprechenden Altersgruppen sehen. Wenn wir alle Menschen gut testen würden, dann würde die Infektionssterblichkeit und die Fallsterblichkeit etwa gleich sein. Wenn die unterschiedlich sind, dann ist der Unterschied zwischen den beiden,

das macht die Dunkelziffer. Das heißt, man kann die relativ gut schätzen. Wir wissen vom Frühjahr aus der ersten Welle, dass wir eine Dunkelzifferfaktor 4 bis 6 hatten. So schlecht, sozusagen, haben wir nie wieder getestet. Also die Dunkelziffer ist nie wieder so hochgegangen wie 4 bis 6. Die ist über den Winter 2 vielleicht 3 gewesen und jetzt derzeit 2 oder im Zweifel drunter,

auch dank der vielen Schnelltests. Wir haben das im letzten Herbst schon betrachtet, weil wir uns damals gewundert haben, warum gibt es so viele Fälle im letzten Herbst, aber die Todesfälle sind damals nicht gestiegen. Der Kern ist, dass man das wirklich altersabhängig anschauen muss. Hier in den bunten Grafen sehen Sie nach Alter die Inzidenz,

wie die sich im Juli bis Oktober letzten Jahres entwickelt hat. Da sieht man, dass die Inzidenz bei den älteren Menschen extrem niedrig gewesen war. Und dann erst ab Anfang Mitte September angefangen hat zu steigen. Das heißt, auch die Todesfälle sind erst mit der entsprechenden Verzögerung

von 2 bis 3 Wochen später, im Oktober, deutlich gestiegen. Man muss also wirklich die altersabhängige Inzidenz und die altersabhängigen Todesfälle ins Verhältnis setzen. Wenn man das macht, dann kann ich die Fallzahlen nehmen in einer Woche. Hier bin ich 80 bis 100 oder 80 bis älteren.

Ich kann aus denen berechnen mit dieser Infektionssterbewahrscheinlichkeit, wie viele Fälle sage ich denn voraus, das ist hier in Farbe. Und dann kann ich dann nachschauen, wie viele habe ich denn beobachtet. Und mit dieser ganz einfachen Formel hier kann ich schauen, ob die beiden übereinstimmen. Und wie man sieht, abgesehen von natürlich stochastischen Fluktuationen,

stimmen diese beiden Werte relativ gut überein. Das bedeutet, wir hatten gerade bei den 80-jährigen und älteren eine extrem niedrige Dunkelziffer. Bei den 60- bis 80-jährigen machen wir dasselbe. Wir nehmen die Fallzahlen, wir multiplizieren die mit der altersabhängigen Sterbewahrscheinlichkeit. Bekommen wir also eine Art Prediction hier in Farbe. Observed ist in der Altersklasse ein klein bisschen größer,

was eben auf eine geringe Dunkelziffer hinweist. Aber eigentlich ist die Übereinstimmung relativ gut. Bei den jüngeren Altersgruppen funktioniert das prinzipiell auch noch ganz gut. Aber bei den 20- bis 40-jährigen sieht man hier, der Y-Achse ist eben 0, 1 oder 2 Todesfälle. Das heißt entsprechend stochastisch.

Das weist darauf hin, dass die Inzidenz relativ gut mit dem zusammenfasst, was wir als Todesfälle danach beobachten. Also die Anzahl Todesfälle je Altersgruppe kann relativ gut vorhersagt werden. Genauso kann die Bettenbelastung, die Intensivbelastung etc. auch recht gut vorhersagt werden.

Niedrige Inzidenz hatten wir eben im Sommer, vor allen Dingen bei den älteren. Der Anstieg der Inzidenz bei den jüngeren ist erst gewesen. Danach hatten wir einen Anstieg der Inzidenz auch bei den älteren. Wir denken, dass das im Prinzip auch damit zu tun hatte, dass wir eine relativ geringe Dunkelziffer hatten. Insgesamt denken wir, dass niedrige Fallzahlen deswegen der beste Schutz für vulnerable Menschen sind.

Denn dann ist die Dunkelziffer am niedrigsten bei niedrigen Fallzahlen. Wir haben gutes Testen, gute Kontaktnachverfolgung. Und dadurch trägt man nicht aus Versehen das Virus zum Beispiel zu vulnerablen Personen. Jedes Sicherheitskonzept hat Lücken. Die Lücken sind bei niedriger Dunkelziffer wesentlich weniger gravierend.

Wir plädieren insgesamt dafür, Covid-19 zu kontrollieren. Das ist jetzt nicht mehr Wissenschaft. Das hat ein bisschen mehr mit Politik zu tun. Das sind die Stellungnahmen, die wir versuchen zu machen. Was mir bei diesen Stellungnahmen immer sehr wichtig ist, ist, dass ich die nicht alleine mache,

sondern dass ich die mit einer großen Gruppe Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mache. Das ist mein Peer Review. Das ist dann nicht meine Einzelmeinung, sondern das versuche ich mit so vielen Menschen aus verschiedenen Disziplinen wie möglich zu diskutieren, damit da wirklich eine breite Meinung abgebildet ist.

Wir wissen aber, dass niedrige Fallzahlen wirklich in allen Bereichen Vorteile haben. Das ist eine Stellungnahme, die wir hier in The Lancet publiziert haben, die auch wirklich von hunderten Wissenschaftlern unterstützt worden ist. Niedrige Fallzahlen, es ist klar, sie retten Leben, sie sichern Arbeitsplätze und Unternehmen.

Man kann die Ausbreitung effektiver kontrollieren. Quarantäne und Kontaktnachverfolgung sind bei hohen Fallzahlen irgendwann nicht mehr durchführbar. Bei einer Inzidenz von 100 oder 200 müsste man eigentlich schon immer wieder ein, zwei Prozent der Gesamtbevölkerung in Quarantäne haben und insbesondere der Bevölkerung, die auch arbeitet. Das ist ein Problem auch für die Arbeitswelt.

Natürlich, die Herdenimmunität ist keine Option. Das wissen wir aber auch schon länger. Niedrige Fallzahlen erlauben eine Planbarkeit für die Wirtschaft, für die Menschen, für die Familien, die wissen, ob sie im nächsten Montag ihre Kinder in die Schule schicken können oder nicht. Und es ist wirklich der Konsens aus wirklich sehr vielen verschiedenen Bereichen.

Jeder, der möchte, kann das gerne hier auf unserer Webseite nochmal nachschauen Wir haben das auf sehr viele verschiedene Sprachen auch noch übersetzt. Diese niedrigen Fallzahlen haben eben Vorteile. Gesundheit, Gesellschaft und Wirtschaft. Uns ist kein einziger Vorteil von hohen Fallzahlen eingefallen.

Ich bin da absolut offen für. Man hat ja manchmal intuitiv das Gefühl, wir wollen mehr Freiheit haben und erlauben uns dafür irgendwie oder akzeptieren dafür mehr Todesfett. Aber genau das Gegenteil ist der Fall. In dem Fall ist Gesundheitsschutz und Wirtschaftsschutz kein Widerspruch. Also niedrige Fallzahlen haben wirklich an sich nur Vorteile.

Niedrige Fallzahlen sind erreichbar. Wir werden die jetzt mit dem Fortschritt wahrscheinlich auch erreichen. Und wir hatten auch zwischendurch in vielen Landkreisen wieder Inzidenzen unter 50 oder unter 35. Selbst jetzt im Winter. Niedrige Fallzahlen lassen sich halten.

Das haben wir im letzten Sommer gesehen. Das heißt, mindestens über den Sommer sollten die sich auch diesmal halten lassen. Und insgesamt, das ist glaube ich vielen Menschen, die dynamische Systeme kennen auch intuitiv klar, es ist wirklich ein Ganz oder gar nicht. Es gibt keine halbe Kontrolle. Ein halber Lockdown, das haben wir im letzten halben Jahr gesehen, wirkt auch nicht so richtig.

Das ist von der Mathematik her relativ ähnlich, denn die Perkulationsmodelle, die man dort nimmt, sind recht ähnlich zu den Waldbränden. Wir haben eine Zeitung in Portugal gelebt. Da gibt es immer wieder diese großen Waldbrände. Und so ein Waldbrand, da gibt es zwei Möglichkeiten. Der ist entweder relativ schnell unter Kontrolle. Die Feuerwehr kommt, die löst ihn.

Die kann also lokal und gezielt eingreifen. Und überall sonst hat man Sicherheit. Das bedeutet, im Idealfall versucht man die Infektionsketten lokal zu stoppen. Und überall sonst kann man relativ viele Freiheiten haben. Alternativ ist dieses Feuer außer Kontrolle. Und dann versucht man halt irgendwie noch die Dörfer zu schützen und die Straßen, die Infrastruktur.

Ach, das ist wahnsinnig aufwendig. Und alle haben insgesamt wesentlich mehr Einschränkungen. Wir brauchen ein klares Ziel aus unserer Sicht. Wir brauchen eine klare Kommunikation. Wenn ich hier dann auch nochmal ein teilpolitisches Statement machen würde, in gewisser Weise hatten wir den Winter über eben einen Kompromiss.

Die einen wollten öffnen und auf die Eigenverantwortung der Menschen setzen, dass sie sich irgendwie auf irgendeine Weise selbst schützen. Die anderen wollten die Fallzahlen runterbringen, damit wir bei niedrigen Fallzahlen dann Kontrolle haben und behalten und die Vorteile der niedrigen Fallzahlen nutzen.

Was herausgekommen ist, dass wir eben nicht genug eingeschränkt haben, um in den Öffnungsbereich zu kommen, aber so viel eingeschränkt haben, dass es eben auch massive Einschränkungen für Restaurants, Geschäfte, Kultur und Tourismus gab. Und das ganz ohne, dass wir eben irgendwie weitergekommen wären.

Was man auch sagen muss, ist, dass 90 Prozent der Wirtschaft davon zum Glück, sage ich mal, fast gar nicht betroffen sind. Das ist ja in gewisser Weise zwar ein sehr sichtbarer, aber kein besonders großer Teil der Wirtschaft, der da dieses stark Einschränkungen hat. Das andere, was hier dann auch wichtig ist, ist die kurzfristigen versus langfristigen Ziele.

Gar nicht für die nächsten zwei Wochen oder vier Wochen, oder ist mir bewusst, dass diese Pandemie noch eine Weide dauert und man eine nachhaltige Lösung finden muss ohne ein ewiges Auf und Ab oder ohne diese langen Ruhentfallzahlen. Hiermit möchte ich gerne abschließen. Wir haben ganz am Anfang die Effektivität von Maßnahmen angesehen,

grob gezeigt, wie man diese Maßnahmen schätzen kann. Dann habe ich gezeigt, wie man Simulationen aufbauen kann, um die Effektivität von Maßnahmen herzuleiten und grob abzuschätzen, unter realistischen Bedingungen mit all den Einschränkungen, die das Test, Trace und Isolate hat. Und dann haben wir ein wenig diskutiert, das Niedrige Fallzahlen ist unsere,

sich zumindest Vorsorge statt Nachsehen bedeuten. Hier möchte ich nochmal ganz herzlich meiner wunderbaren Gruppe danken. Das ist hier noch im letzten Sommer vor im Institut. Wir haben gerade im letzten Frühjahr, aber auch jetzt wahnsinnig hart gearbeitet, hier Johannes Zielenberg, die Hälfte der Gruppe.

Die andere Hälfte hat Neuro gemacht, aber auch handgearbeitet. Paul Spitzner und Jonas Deening. Jonas Deening ist der erste Autor auf dem Science-Bagger, hat die anderen Projekte auch wunderbar noch mit begleitet. Hier Sebastian Contreras hat das Test, Trace, Isolate-Papier vorangetrieben.

Der hat unsere Gruppe im Sommer zur Gruppe gekommen. Und das ist so im Prinzip das Corona-Team, die anderen machen neuronale Netze und Informationsverarbeiten. Damit möchte ich ganz gerne, ganz herzlich danken für Ihre Aufmerksamkeit. Und ich freue mich auf die Fragen.

Ja, Frau Priesemann, ganz herzlichen Dank für den ausführlichen Vortrag, wo man doch denke ich mal einiges nachvollziehen kann, wenn es Fragen zur Methode gibt, werden wir die selbstständig noch diskutieren. Ich habe den Eindruck, viele Wissenschaftler haben sich natürlich rausgehalten aus der ganzen Corona-Aktivität.

Jeder hat versucht oder die meisten haben versucht, möglichst ungestört ihre Forschung weiter machen zu können. Sie sind eine derjenigen, die sich durchaus auf dieses Thema eingelassen hat. Mit vielen Nachteilen natürlich, wenn man die eigentlich eigenentspannten Dinge liegen gelassen hat.

Wie ist das bei Ihnen gelaufen und hat das, was hat das für Konsequenzen gehabt für die eigene Arbeit? Also das eine ist, dass wir halt vorher schon an den Ausbreitungsprozessen geforscht haben, an der welchen Inferenz werden sozusagen all die Methodik schon da. Wir mussten in der Fünfstrichen nur noch die richtigen Zahlen einfüllen.

Und das war für uns natürlich auch eine spannende Phase, eine schwierige, aber auch eine sehr spannende Phase, weil wir was tun konnten. Wo alle anderen im Homeoffice bleiben mussten, die nicht mehr in ihr Labor konnten, haben wir natürlich an den Großrechnern remote arbeiten können ohne Probleme und haben diese Forschung so wahnsinnig schnell vorangebracht.

Das hat uns wirklich viel Spaß gemacht. Aber vom Arbeitseinsatz war das extrem intensiv. Das war eine Phase, wo ich über einige Monate, ich glaube von morgens 6 bis abends Mitternacht oder so gearbeitet habe, zwischendurch mal Kinderbetreuung. Also ich bin total beeindruckt, was die Gruppe dort gestemmt hat.

Ein Teil der Gruppe hat sich entschieden, weiter an ihren Projekten zu arbeiten und nicht bei den Corona-Projekten mitzumachen. Und die leiden ein klein bisschen darunter, dass ich etwas weniger Zeit hatte dafür. Aber was bei uns in der Arbeitsgruppe sehr gut funktioniert, sind diese Zoom Meetings.

Ich bin hier sozusagen auf Zoom zu Hause. Wir haben zwei virtuelle Meeting-Räume, den Covid-Raum und den Gruppenraum sozusagen. Die treffen sich dort andauernd. Ich kann da fast jederzeit reingehen und sehe irgendwelche Studierenden, Doktoranden, die sich da treffen und die Projekte besprechen. Das heißt, ich habe einfach ein bisschen die Gruppe auch umstrukturiert geschaut,

dass an jedem Projekt auch wenigstens zwei Leute arbeiten, auch an den Neuro-Projekten, damit die damit gut vorankommen. Und da versuche ich eben das Gleichgewicht zu halten. Der dritte wichtige Punkt ist Pause machen von der Öffentlichkeitsarbeit. Ich habe immer wieder, man merkt es auf ihrer Seite vielleicht nicht so, aber ich habe immer wieder Pausen von zwei, drei Monaten, wo ich keine einzige Anfrage annehme.

Und dann mache ich wieder so en bloc, so einen Haufen. Weil man ja auch irgendwie up to date sein muss. Man muss für die öffentliche Debatte ja auch noch verfolgen, was gerade diese Diskussionen sind, die Grenzwerte, die aktuellen Aspekte. Und das ist ja nochmal zeitaufwendig. Das heißt, ich freue mich jetzt total auf den Mai. Da werde ich nämlich definitiv gar nichts mehr machen. Ich habe gar keinen einzelnen Termin angenommen.

Okay, vielen Dank. Ich sehe Tobi und Monja. Das heißt, ihr habt schon Fragen gesichtet. Ihr entscheidet, wie es weitergeht. Ja, große Aufgabe. Danke. Erstmal Viola, danke Micha schon mal für die ersten Worte

und mit mir zusammen Monja. Jetzt versuchen wir jetzt mal ein bisschen das Bild der ganzen Fragen hier aufzuzeigen. Mir sind erst mal so drei Dinge aufgefallen während des Vortrags, die ich jetzt zumindest kurz sagen will. Das war das erste Mal. Am Anfang, bevor du überhaupt angefangen hast, Viola, gab es schon Fragen, ohne dass du eben dein Thema wirklich jetzt eingeführt hast.

Das fand ich auf jeden Fall irgendwie interessant, weil du während des Vortrags natürlich die Fragen zum Teil schon beantworten konntest. Und dann war irgendwie erstaunlich, wie viel Wissen du einfach hast und am Sonntag gar nicht unterbringen konntest. Aufgrund der Zeit natürlich. Aber es ist immer wieder spannend einfach, wenn man Zeit gibt.

Du meinst Sonntag Anneville oder Schaubühler? Schaubühler sind auch eineinhalb Stunden. Nee, ich meinte Anneville. Das tut mir leid. Ich habe mal eine Sendung gesehen. Aber es ist einfach tatsächlich schön zu sehen, dass einfach mit Zeit einfach mehr natürlich eingedrungen werden kann. Und das Dritte finde ich auch sehr wichtig, dass du deinen Kolleginnen und Kollegen in der Arbeitsgruppe Danke gesagt hast.

Jetzt am Ende, weil das wirklich zeigt, wie groß einfach die Gruppe ist, die insgesamt dahinter steht, was du nachher als Einzelperson da zeigst. Also von daher finde ich das schon mal super. Es gab auf jeden Fall auch so den Kommentar aus der Zuschauerrunde, dass du einen sehr guten Vortrag gehalten hattest jetzt.

Und so ein bisschen sich gefragt wurde, was die Politiker davon verstehen, bevor wir gleich noch ein bisschen allgemein und in die Methoden reinkommen. Aber erst mal so die Frage, was Politiker davon verstehen, wenn sie eben mit den Entscheidungen, wenn sie vor den Entscheidungen stehen, wenn sie aber deine Fakten sozusagen hören.

Also wie sehr wird dann eben damit umgegangen, von dem Wissen, was du sozusagen zeigst, was dir erst mal relativ eindeutig klingt. Das ist eine gute Frage. Wie viel kommt an von dem, was man macht? Wie viel verstehen die Politikerinnen davon? Was mich total beeindruckt hat, ist zum Beispiel,

dass das, was wir machen, von den Physikerinnen unter den Politikerinnen sehr gut verstanden wird. Und die fasst das auch manchmal klasse zusammen. Als wir dieses Test Trace Isolate Papier zur Kontaktnachverfolgung zum Beispiel rausgebracht haben, auf Archive, da hat ihr das vier, fünf Tage später

in der Pressekonferenz einfach mal zusammengefasst. Also nicht natürlich dieses Paper, sondern einfach dieses Problem des Kippungs, dass wenn die Gesundheitsämter nicht mehr hinterher kommen, dass es wesentlich schwieriger wird. Und das ist schon irgendwie beeindruckend, muss man sagen. Jetzt sind nicht alle Politiker an einem Physikhintergrund oder gar ein Doktor in Physik.

Also ist das recht divers. Einer der Politiker, mit denen ich viel geredet habe, der gesagt hat, es gibt so 20 Prozent, die diese mathematischen Aspekte wirklich verstehen können. Und das dann auch versuchen. Es gibt einen, auch der sich wirklich mal hingesetzt hat, mit mir zwei, drei Stunden abends, und dann sind wir Stück für Stück durch so einen Vortrag durch

und haben das im Detail durchgesprochen. Also es gibt auch Politiker, die sich wirklich die Zeit dafür nehmen. Auf der anderen Seite gibt es welche, die sagen, ich kann das sowieso nicht verstehen. Und das ist ja auch nur ein Aspekt in der Entscheidungsfindung. Das ist ja eine Güterabwägung. Da sind ja noch psychosoziale und ökonomische Faktoren. Die muss ich ja auch noch reinbringen.

Und das Gefühl, wo ich das Gefühl habe, dass es gar nicht, also so gar nicht ankommt, dieses Verständnis. Und das, was mir immer wichtig ist, dass die Menschen es verstehen und ich mich nur einfach vorbete, wir müssen das machen und das machen und das machen. Und das Verständnis bei den anderen, das ist wirklich vertragt. Jetzt ist Covid natürlich auch ein Thema, was ich nicht nur mit Politikern bespreche,

sondern auch mit Familie und Freunden immer mal. Das Interesse ist ja doch auch breit. Und auch dort bekommt man noch mal viel mehr mit, wie schwierig diese Konzepte doch manchmal sind für Menschen, die seit der Oberstufe eben kein Mathe mehr gemacht haben.

Ja, das ist natürlich auch, wenn man so will, ein Abbild der kompletten Bevölkerung. Von daher ist es ja auch gut, dass diese Sachen dann auch wahrscheinlich von vielerlei Hinsicht kritisch diskutiert werden. Da gab es eben eine Frage, wie nochmal die 7-Tage-Inzidenz definiert ist. Darauf bist du ein bisschen in dein Foto reingegangen.

Weil hier gesagt wird, dass beim RKI die Fallzahlen für die 7-Tage-Inzidenz eben nicht nur aus 7 Tagen rückwärts ab 1 Stichtag gezählt werden, sondern über 12 Monate rückwärts. Also es sind sozusagen hier Aussagen, die du wahrscheinlich schon oft gehört hast, aber... Also ich habe die Aussage gesehen ganz am Anfang im Chat

und ich kann damit gar nichts richtig anfangen. Also es gibt beim RKI Tag und Wochen aufgelöst wirklich, wie viele Fälle wir in jedem Land fast pro Tag und Alter haben. Also ich weiß nicht genau, was da mit diesem Statement wirklich gemeint ist. Ich kann auch gerade nochmal einen Link raussuchen.

Wir haben eine Website jetzt auch draußen, das macht nichts anderes als die Fallzahlen des RKI zu nehmen, tagtäglich, nach Alter. Kann ich das im Chat stellen?

Einfach reinstellen und zur Not, das würde sich immer für instinkt kümmern. Ich tue es mal im Chat. Da kann man einfach rüber gehen und gucken, was ist wirklich die tägliche Anzahl gemeldeter Fälle nach Altersgruppen. Das ist gerade jetzt ganz interessant, sich anzuschauen,

weil natürlich die Älteren schon geimpft sind. Das heißt eine Hunderteizidenz in dem Landkreis. Es kann sein, dass es 25 sind bei den Älteren, aber 150 bei den Jüngeren, gerade bei den Schülern und Schülerinnen. Insofern kann man dann auch für seinen eigenen Landkreis gucken, wie das verteilt ist. Also ich verstehe dieses Kommentar nicht ganz. Insgesamt gibt es natürlich eine Kritik derzeit daran,

dass der Inzidenzwert nicht zuverlässig sei. Und das kann ich nicht teilen, das ist ein relativ zuverlässiger Wert. Man muss ihn natürlich ein bisschen interpretieren. Es gibt eine Dunkelziffer. Die Dunkelziffer ist derzeit ein Faktor zwei oder weniger. Trotz der hohen Positivrate der PCR-Tests für die Spezialisten.

Die hohere Positivrate der PCR-Tests liegt daran, dass wir so viel vorgetestet haben an Schnelltests. Das heißt, das ist ein guter Prior, dass die Person danach auch positiv ist. Positiver Schnelltest ist zu 50 bis 80 Prozent danach ein positiver PCR-Test. Also insofern, wir können sie relativ gut interpretieren.

Die Dunkelziffer ändert sich ja auch nicht von einem Tag auf den anderen. Das heißt, wenigstens die Änderung der Fallzahl ist relativ repräsentativ dafür, dass das zugrunde geht. Und der dritte Kritikpunkt an den PCR-Tests ist ja, um es mal ganz drastisch auszudrücken, manche sagen, das sind irgendwelche toten Virusfragmente,

die da vielleicht noch irgendwo gefunden werden. Das stimmt ganz am Rand. Ganz am Anfang hatten wir sehr niedrige Viruskonzentration. Da ist PCR super, weil es einem, bevor man anstecken wird, schon sagt, dass man ansteckend werden wird. Dann wird die Viruslast so hoch, dass man ihn auch mit dem Schnelltest sehr gut entdecken kann. Dann geht die Viruslast wieder runter.

dann ist man irgendwann nicht mehr ansteckend. Aber es gibt immer noch eine gewisse Phase, in der man noch Reste dieses Virus entdecken kann. Aber das hört auch auf. Das ist nicht forever. Und darauf bezieht sich das, dass man eben manchmal diese Menschen noch als positiv testet, obwohl sie nicht mehr infektiös sind. Für uns sind es trotzdem wichtige Daten, weil wir wissen, dass in einem bestimmten Landkreis,

in der Altersgruppe die Infektion stattgefunden hat, dass die Person möglicherweise Kontakte hat. Und auch diese Kontaktperson kann man noch versuchen, zu kontaktieren. Die Inkubationsperiode ist sehr variabel. Das sind manchmal drei Tage, manchmal sind es 14 Tage. Das heißt, manche kriegt man eventuell auch noch, bevor sie ansteckend werden.

Du hast hier gerade schon nochmal die Dunkelziffer angesprochen. Da gab es auch mal eine Frage, was quasi dieser Dunkelziffer zwischen 4 und 6 bedeutet. Und was du davon hältst, dass man quasi repräsentative, randomisierte Testungen in der Bevölkerung durchführt, um quasi genau zu wissen, dass man sie nicht unterschätzt.

Ja, da gibt es die Dunkelziffer Faktor 4 bis 6 sind Daten von der ersten Welle. Das hat man gut feststellen können, indem man in ganz vielen verschiedenen Ländern geschaut hat, wie viele Menschen, oder auch gerade in Deutschland, die Dunkelziffer ist jetzt speziell für Deutschland,

wie viele Menschen wurden detektiert mit PCR-Tests. Und danach hat man geschaut, wie viele Menschen findet man etwa bei Antikörper. Und daraus berechnet man dann die Dunkelziffer 4 bis 6 für die erste Welle. Und seither nie wieder so hoch. Dadurch, dass wir inzwischen, das wussten wir damals nicht,

dadurch, dass wir inzwischen die Infektionssterbe Wahrscheinlichkeiten haben, die ja unabhängig vom Testen ist, dadurch können wir jetzt die Dunkelziffer gut abschätzen. Und die ist derzeit, wie gesagt, Faktor 2 wahrscheinlich sogar ein bisschen weniger. Was es jetzt ein bisschen schwieriger macht für uns, ist, dass das Impfen fortschreitet. Das heißt, die Infektionssterbe Wahrscheinlichkeit verändert sich ja über das Impfen.

Und das ist total schade, das Robert-Koch-Institut bekommt von den Hausärzten keine ordentliche Information. Die bekommen nur die Information, ob die Person über oder unter 60 ist. Und das können wir nicht gut reinrechnen. Das ist total schlecht aufgelöst. Also zu der letzten Frage oder zur zweiten Hälfte,

wie wäre es mit den wöchentlichen repräsentativen Screening oder Testen? In England macht man das, 100.000 Tests die Woche, die haben super Daten dazu. Wir finden das extrem hilfreich, wenn wir das hätten. Und man könnte das dann sehr gut eben ins Verhältnis setzen. Was entdeckt man bei den Screens? Was entdeckt man durch die normalen Tests?

Und auch darüber könnte man nochmal die Dunkelziffer und andere Aspekte sehr gut abschätzen. Man könnte auch diese Inzidenzen, die ja gerade so wichtig sind für das, was man öffnen oder schließen kann, die wir hätten eine Art etwas objektivere Handle. Man könnte zum Beispiel herausfinden, ob bestimmte Landkreise wirklich schlechter testen als andere.

Das ist ja etwas, wo wir zurzeit nur grob darüber spekulieren können. Ja, vielen Dank. Ich würde eben mal kurz an Herrn Professor Ott eine Frage zur Thematik. Ja, vielen Dank für den Vortrag. Was Sie über die Politiker gesagt haben, motiviert mich zu meiner Frage.

Wir haben alle mal den Spruch gehört, Politik ist die Kunst des Kompromisses. Und wir kennen alle die Sprechweisen von Politikerinnen, die dann sagen, wir mussten um einen Kompromiss ringen. Und jetzt kam bei Ihnen am Ende ganz klar heraus, dass dieses Modell der Kompromissbildung

im Falle einer Pandemie eigentlich das falsche Mindset ist, mit dem man gewissermaßen dann in so ein Politikfeld reingeht. Aber genau das ist Politikern schwer beizubiegen, es sei denn, die können Physik und können wirklich Mathematik und Rechnen. Sonst machen sie genau immer wieder das und sie sagen, hier müssen wir einen Kompromiss schließen und und und und und

und haben mit dem im Grunde genau das bewirkt, was dann im Grunde die Kompromissbildung immer schwieriger gemacht hat. Und das Problem ist, dass wir jetzt in einer ganz ähnlichen Situation wieder drin sind und die Politiker wieder versuchen, sich auf irgendwelche Kompromisse zu verständigen, anstatt zu sagen, ok, dann müssen wir vielleicht noch zwei Monate

wirklich noch mal uns in Geduld üben. Aber würden Sie im Grunde bei Ihrer Erfahrung sagen, dass dieses Mindset der Kompromissbildung irgendwie auch eine Rolle spielt? Die Kompromissbildung ist ein Aspekt, ein anderer Aspekt ist auch, dass Opposition Opposition sein muss.

Also wenn jedes Mal, wenn was beschlossen wird, wird von irgendjemandem was dagegen gesagt, bei dem Christian Lindner z.B. dann sehr genau zuhört, dann merkt man, dass das irgendein Teilaspekt des Garantbeschlusses kritisiert und also gar keine echte Kritik ist, aber es gibt dadurch der Bevölkerung den Eindruck, dass da überhaupt keine Einigkeit herrscht.

Das sehe ich auch als ein Problem. Und ja, in dem Fall denke ich, wäre es besser gewesen, jetzt über den Winter sich zu entscheiden, ich mache Eigenverantwortung, lasse die Fallzahlen weitgehend hochgehen, die Menschen schützen sich so gut sie es halten können, es ist dann ein Privileg derjenigen, die im Homeoffice bleiben können, oder ich gehe konsequent runter mit den Zahlen

und mache da nicht lauter Ausnahmen, die dann dafür sorgen, dass wir uns eben stabilisieren auf einem hohen Niveau. Der dritte Aspekt, der nicht einfach ist und den ich auch nicht gut abschätzen kann, sind die juristischen Rahmenbedingungen, welche Maßnahmen unter welchen Umständen überhaupt noch

verhältnismäßig sind und welche Maßnahmen nicht verhältnismäßig sind. Und dort habe ich schon auch den Eindruck, dass die juristischen Entscheidungen manchmal nicht die langfristige Perspektive haben, die ich mir wünschen würde.

Okay, manja, genau. Dann bin ich jetzt wohl an der Reihe mit den nächsten Fragen. Genau, eine Frage war, wie übertragbar sind deine Methoden auf zukünftige pandemische Ereignisse? Die Methoden erstmal sind relativ gut übertragbar.

Und das SIR-Modell zum Beispiel ist ja jetzt schon 30, 40 Jahre alt. Ausbreitungsprozesse, zu denen ich forsche, sind etwa 150 Jahre alt. Das Wichtige bei den nächsten pandemischen Ereignissen ist dann, entsprechend die Zahlen zügig zu bekommen. Ein Thema, was wir jetzt an den Expertenrunden natürlich immer wieder auch besprechen,

ist, wie bereitet man sich vor auf die nächste mögliche Pandemie. Jetzt nicht nur auf den nächsten Winter, der sicherlich nochmal seine Herausforderungen bringt. Aber Covid wird nicht die letzte Pandemie gewesen sein. Es gab ja SARS-CoV-1, es gab MERS, es gab SARS-CoV-2. HIV ist eine Pandemie, die im Prinzip in den letzten 50 Jahren entstanden ist.

Eine andere Sorte Pandemie. Es gibt noch zwei, drei andere, die mir gerade nicht präsent sind. Aber wir erwarten einfach, dass es da noch einiges gibt, was kommt. Und ich denke, dass wir das nächste Mal ein Stück weit besser aufgestellt sind, was so die Datenerhebung und Digitalisierung angeht. Das ist glaube ich der größere Knackpunkt, der kleinere Knackpunkt. Diese Modelle, die ich hier rechne, das ist von der Physik her nett, sag ich mal.

Aber das ist keine neue Physik. Das passt schon ein bisschen Ingenieurwissenschaften. Ich nehme ein Modell, was ganz gut funktioniert, muss eben möglichst gute Zahlen reinpacken. Und ich muss natürlich das Modell an meine Fragestellung anpassen. Je nach Fragestellung brauche ich ja ein Modell, was so einfach ist, wie möglich,

dass ich es noch gut im Idealfall nachvollziehen kann, aber so komplex ist, dass es zumindest alle relevanten Parameter gut abbilden kann. Wie viele Infektionsmöglichkeiten wurden berücksichtigt beziehungsweise verfehlt zu berücksichtigen?

Habt ihr euer Modell da rückwirkend evaluiert? Wir haben am Anfang relativ viel Prognosen auch gemacht oder zumindest Zukunftsszenarien, wie sich das weiterentwickeln könnte. Machen das auch auf unserer GitHub-Webseite immer noch für uns selber. Und dort haben wir inzwischen sozusagen die Extremwerte, die es gibt, genommen

und dann eine Extrapulation, die einfach davon ausgeht, dass der R-Wert so bleibt, wie er war. Das ist eine Möglichkeit, das zu variieren. In dem Fall glaube ich ist eine Frage in Richtung Infektionsmöglichkeiten. Wir modellieren nicht explizit, wo sich die Menschen anstecken, ob das in der Schule, zu Hause oder am Arbeitsplatz ist. Wir sagen einfach nur, wie viele Ansteckungen es irgendwie gibt.

Wo die genau stattfinden, ist nicht Teil von unseren Modellen. Und modelliert ihr auch verschiedene psychologisch verträgliche Maßnahmen? Könntest du dazu irgendwas sagen, welche da den größten Effekt haben oder so?

Also für mich ist der Grundpunkt einfach folgender. Und das ist auch der Konsens in dem Lenzepositionspapier, was wir haben, was auch wirklich breit in Deutschland und Europa weit unterschrieben worden ist. Auch von Herrn Streeck, von Herrn Wieler, von Christian Drosten, von Sandra Zizek, von WirtschaftswissenschaftlerInnen.

Da ist der Punkt kurz und drastisch, weil das einfach einen Riesenunterschied macht. Ich habe, sag ich mal, einen R-Wert von 1,3, 1,4 gehabt von B117, von der neuen Variante. Ich muss also die 1,4 runterbringen auf unter 1. Das heißt, ich muss irgendwie da eine Reduktion von mindestens 30, 40 Prozent hinbekommen,

damit ich auf 1 komme. Wenn ich es schaffe, dann noch 20 Prozent mehr hinzubekommen, dann senken die Fallzahlen ja schnell. Und das ist ein Zahlenbeispiel, was ich immer wieder bringe. Mit einem R-Wert von 0,9 brauche ich einen Monat zum Halbieren. Mit einem R-Wert von 0,7 brauche ich eine Woche zum Halbieren.

Und was ist jetzt die psychologisch verträglichere Maßnahme? Da ist es die psychologisch verträglichere Maßnahme zu sagen, drei Wochen alles zu. Und dann ist das Schwierige zu definieren, was alles ist. Denn klar, wir können nicht alles zu machen. Das ist dann Sache der Politik.

Aber das Grundprinzip ist, je mehr ich zumache, desto schneller kann ich wieder aufmachen. Und zwar überproportional schneller. Und das ist, glaube ich, im Winter, das haben wir nicht geschafft zu kommunizieren. Oder zumindest, ich glaube, es gibt einfach schon auch die Akzeptanz zu sagen, die Intensivstationen sind nicht überlastet.

Da gibt es ja keine Notwendigkeit des Handelns, keinen Niveau. Ich habe eine Frage. Wie viel Verantwortung liegt deiner Meinung nach bei der Politik? Und wie viel Verantwortung in der Gesellschaft? Also bei der Umsetzung der Maßnahmen oder vielleicht auch,

dass wir selber die Maßnahmen über erfüllen, um etwas runterzudrücken? Ja, die erste Welle war schon beeindruckend. In der ersten Welle haben sich ja viele Menschen auch schon, bevor die Kontaktbeschränkung geschlossen war, deutlich eingeschränkt.

Das war irgendwie aus meiner Sicht subjektiv auch echt so eine beeindruckende Situation, wo man das Gefühl hatte, wow, alle machen gerade mit, alle ziehen an einem Strang, alle sehen jetzt zu, dass sich diese Pandemie nicht so krass ausbreitet. Damals war ja vieles auch noch unbekannt. Man hatte die Bilder aus China und aus Italien vor Augen.

Das heißt, das war ein Zusammenspiel von beiden. Man muss sagen, die Motivation der Menschen ist die eine Hälfte. Die andere Hälfte ist aber auch, ihnen es möglich machen, sich zu schützen. Ich hatte immer gedacht, das wird immer Einschränkungen genannt. Aber viele Dinge sind ja nicht unbedingt eine Einschränkung.

Nehmen wir an, es gibt eine Kindergarten- oder Schulschließung. Das bedeutet, dass in dem Moment die Arbeitnehmenden, die Eltern, das Recht haben, ihre Kinder auch zu Hause zu betreuen. Das heißt, sie haben auch das Recht, über ihrem Arbeitgeber zu sagen, ich bleibe jetzt für ein oder zwei Betreuungstage die Woche zu Hause.

Ohne dass die Kindergärten geschlossen sind oder die Schulen, müssen die Arbeitnehmer die Kinder in die Schulen schicken. Die müssen akzeptieren, dass sie dort bei einer hohen Inzidenz das Virus mit nach Hause bringen. Die Arbeitnehmerinnen müssen alle auf die Arbeit gehen, im Zweifel. Und sie dürfen sich gar nicht schützen, indem sie im Homeoffice bleiben,

wenn der Arbeitgeber das nicht möchte. Das heißt, diese Vorschriften sind ganz viel auch ein möglich machendes Schutzes von Menschen, die das nicht entscheiden können, ob sie im Homeoffice arbeiten können oder eben nicht, die nicht entscheiden können, wie sie sich schützen. Und das ist ein Machtproblem. Das ist wirklich die Frage von Macht.

Wer entscheidet darüber, wie die Arbeitsbedingungen sind? Wer entscheidet darüber, wie gut man sich schützen kann? Und da, denke ich, hat der Staat definitiv eine Rolle zu spielen, gerade diejenigen zu schützen, die prekärer beschäftigt sind. Da ist es A und O. Also Faktor 4,

höhere Infektionswahrscheinlichkeit für ärmere Leute in England. In Deutschland haben wir die Daten nicht. Da hast du auch gerade was gesagt, was ja, was ich sehr gut nachvollziehen kann. Ich habe letztens mit meinem Mann überlegt, wie machen wir das, wenn die Infektionszahlen im Kiel hochgehen

und wir unseren Sohn eigentlich gar nicht mehr in die Krippe schicken wollen, aus Angst, dass ich mich infizieren könnte. Ich bin wieder schwanger und bin dadurch ja eine Risikoperson. Ich darf mich nicht impfen lassen. Und deshalb sind wir sehr froh, dass in Schleswig-Holstein

etwas strengere Maßnahmen gelten und schon ab einer Inzidenz von 100 an die Krippen wieder zumachen. Ich kann das jetzt mal nachvollziehen. Ich sage das normal auch nicht für die Öffentlichkeit. Das ist jetzt die Öffentlichkeit. Aber wir haben uns auch die Grenze von 80 oder 100 gesetzt für die Inzidenz, für den Kindergarten in unserem Fall. Wir sind mit einer Partnerfamilie unterwegs jetzt.

Weil das bedeutet, ich habe den Luxus, dass wir uns mit einer Partnerfamilie zusammentun können. Das heißt vier Elternteile auf fünf Wochentage. Jeder hat ein, ein Viertel Tag Betreuung. Morgen bin ich wieder komplett offline. Das ist mein Betreuungstag. Ich arbeite ja genug Stunden an allen anderen Tagen. Da bleibt eh immer was liegen.

Und das ist unsere Entscheidung, die wir gemacht haben. Hier in Göttingen wird nichts zugemacht. Das ist unsere Entscheidung. Aber das können wir machen, weil wir flexible Arbeitszeit haben, weil wir alle, fast alle, im Homeoffice arbeiten können. Und in dem Fall ist es sogar so, da bin ich so drauf gestoßen, der eine Vater unserer Partnerfamilie, da ist der Arbeitgeber

gar nicht dafür, dass er zu Hause bleibt. Der nimmt jetzt halt einmal die Woche einen Urlaubstag dafür, was okay ist. Aber es geht halt vom Sommerurlaub auch weg. Was ja, ich sag mal, es ist okay. Ich als Wissenschaftlerin sage, ich arbeite, ich habe es bei meinem Arbeitgeber gesagt, ich arbeite jetzt montags bis donnerstags und samstags. Das haben die absolut akzeptiert und das ist okay.

Andreas, möchtest du weitermachen? Gerne. Es gab die Frage, die jetzt gestellt wurde, ob es eine wissenschaftsbasierte Einschätzung darüber gibt, wie sich ein harter Lockdown im Herbst 2020 ökonomisch ausgebürgt hatte.

Oder anders gefragt wäre sozusagen, der Mitteil bis langfristig harter Lockdown die billigere Alternative gewesen. Kannst du dazu irgendwie mal eine Abschätzung geben? Der Clemens Fuest vom IFO hat dazu Studien gemacht. F-U-E-S-T. Clemens Fuest wird er manchmal genannt.

Das erste, was man sagen kann, ist, die allerallermeisten Bereiche der Wirtschaft, 90, 92 Prozent, sind nicht betroffen gewesen von irgendwelchen Lockdowns. Die haben eine gute Auftragslage, die für die meisten ArbeitnehmerInnen ändert sich ja fast gar nichts. Die Bereiche, die betroffen sind, die kennen wir alle.

Das ist von der Kultur zu den Restaurants, Einzelhandel, Tourismus. Ich glaube, das ist grob der Teil der Wirtschaftsbereiche, die betroffen sind. Die bekommen ja zu dem Gewissen gerade auch Hilfen, muss man sagen. Die wirtschaftliche Auswirkung, das ist nicht mein Spezialgebiet. Da würde ich sagen, kann man sicher nicht bei Clemens Fuest mal nachschauen, was dort publiziert ist.

Insgesamt ist der Grundtonus der Folgende, der Lockdown ist teuer. Der Lockdown kostet in Größenordnungen Milliarden. Ich meine, allein Mercedes hat 700 Millionen Kurzarbeiter Geld gekriegt. Das ist viel Geld. Das summiert sich. Das ist ja jetzt nur Mercedes.

Es ist, sage ich, teuer. Insgesamt hätten wir es geschafft, die Inzidenz niedrig zu bekommen und auch niedrig zu halten, hätte es keine Notwendigkeit gegeben für solche weiteren Lockdowns. Wahrscheinlich hätten wir aber trotzdem, und das ist schwer abzuschätzen, und das ist rein spekulativ und hätte, hätte,

über den Winter oder spätestens mit dem B117, mit der neuen Variante, irgendwann die Restaurants und Einzelhandel schließen müssen, gerade in Innenräumen, weil es dort viel zu Infektionen kommt und weil wir im Winter auch keine Tests hatten. Wir haben ja jetzt gerade seit zwei, drei Wochen überhaupt genug Tests. Das Problem im November, Dezember, Januar war auch, dass es in Deutschland auf dem Markt insgesamt nicht genug Tests überhaupt gab.

Die sind jetzt da. Das bringt uns in eine bessere Situation. Ohne B117 hätten wir es auch nochmal 30, 40 Prozent einfacher gehabt. Das bedeutet der Unterschied zwischen Schulen offen oder Schulen zu zum Beispiel. Warum hat man das an den Grenzen nicht aufgehalten? Wir haben ab Dezember, im Dezember erinnere ich mich,

wie die Wissenschaftlerinnen aus England mich angerufen haben, wirklich angerufen, gesagt haben, tut was, tut euch das nicht an, seht zu, dass ihr dieses B117 verlangsamt, ganz verzögert. Also ganz, ganz ausschließend kann man es nicht. Wir haben es gut verlangsamt, wir haben es erst drei Monate später gekriegt.

Also im März etwa hat es deutlich überhand genommen. Es war schon vorher da, aber dass es so richtig angefangen hat, überhand zu nehmen war jetzt Februar, März, das heißt drei Monate Verzögerung ist schon gar nicht schlecht, aber man hätte auch noch einen Monat oder zwei mehr verzögern können und dann auf diese Solidität und vor allen Dingen das Impfen hoffen können. Das Impfen nimmt ja jetzt deutlich Fahrt auf.

Grundsätzlich wollte ich fragen, wie lange dauert eigentlich so ein Modell auch bei euch? Wir kennen das so ein bisschen aus der Attributionsforschung, da hatten wir auch schon mal ein Foto hier. Da ist es ja teilweise so, dass es eine wirklich quasi instantane Modellierung jetzt bei Extremmedia-Eigessen gibt, um dann innerhalb von ein paar Tagen

Aussagen zu treffen, wie lange dauert das bei euch und wie funktioniert dann so ein bisschen dieser wissenschaftliche Prozess, dass man euren Daten auch trauen kann mit dem, was ihr sozusagen modelliert? Also da gibt es ja, wie lange dauert unser Modell? Das Laufen dieser TTI-Modelle zum Beispiel, das ist fast instantan,

weil das Differentialgleichungen sind, gekoppelte Differentialgleichungen. Wir haben sogar eine Webseite, auf der man die Parameter selber einstellen kann. Also wer unsere GitHub-Seiten durchschaut, der kann sogar interaktiv sich die Kurven anzeigen lassen, wenn man das möchte. Das ist aber natürlich nur die Frage, wie lange rechnet das auf den Computer?

Wie funktioniert der Prozess? Der Prozess funktioniert so, dass wir jetzt in Gruppen sind, die sehr viel untereinander diskutiert, was gute und realistische Parameter sind, was man auch intuitiv denkt, was rauskommen könnte. Das spielt natürlich eine Rolle. Manchmal hat man aber kein Gefühl dafür. Ich hätte zum Beispiel nicht abschätzen können, wie viel das Test-Trace-Isolate wahrscheinlich bringen wird.

Aber man geht dann wirklich Parameter für Parameter durch, fragt. Ich habe dann auch inzwischen ja viele Telefonnummern, die Gesundheitsämter, ich frage die Virologinnen, ich frage die Mediziner, die dann wissen, wie gut die eine oder andere Vaccine wirkt. Ich habe Kontakte international, da versuche ich,

die Parameter so gut wie möglich einzufüllen. Das ist so eigentlich der Hauptteil der Arbeit. Erst entscheiden, welche Parameter brauchen wir im Modell, das gut zu designen und dann auch die Parameter einzufüllen. Bei dem Modell jetzt für zum Beispiel das Impfen

gibt es einen Parameter, wo wir eben eine gewisse Unsicherheit haben, nämlich wie wahrscheinlich ist es wirklich einen schweren Verlauf zu haben, wenn man schon geimpft war oder wenn man vielleicht auch schon vorher eine Infektion hatte. Der Parameter hat eine gewisse Unsicherheit. Die Mediziner sagen mir alle, eine Zweitinfektion verläuft wahrscheinlich milder.

Aber die können mir nicht sagen, wie doll. Ist das irgendwie nur noch halb so häufig ein schwerer Verlauf oder zehnmal weniger wahrscheinlich der schwere Verlauf? Und das macht halt den Unterschied, ist es noch trotzdem schlimmer als eine Grippe? Also Covid sagt man, über den Daumen ist siebenmal schlimmer als die Grippe. Also ist es danach noch schlimmer als die Grippe oder eben nicht?

Was ist mit den Escapevarianten, die jetzt kommen? Auch da haben wir große Unsicherheit über die Parameter von Reinfektion und dann auch Sterbe oder eben schwerer Verlauf bei Reinfektion oder Erstinfektion. Und ja, das diskutiert man, das versucht man eben bei Kollegen herauszubekommen. Ich schicke das an viele Kolleginnen auch dann, bevor ich es überhaupt submitiere,

weil wir ja zurzeit diesen Teil auch haben, dass wir oft an die Presse gehen mit den Modellen, bevor die begutachtet sind. Also wir tun die auf Archive und ich schicke die aber dann trotzdem erst mal zu Kollegen, die ich irgendwie sehr schätze, die ich auch sehr kritisch halte, damit ich einen Feedback habe, dass ich da nicht völlig danebenliege mit diesen Modellen.

Inzwischen sind die ersten Modelle, die ja auch begutachtet sind, das Test and Trace Paper is in the Nature Communications auch draußen. Es hat super, super positive Reviews gekriegt. Da waren wir auch echt glücklich drüber, dass das so gut da angekommen ist. Also sowas habe ich auch noch nicht gesehen.

Zwar noch vier Reviews, nicht so, dass es jetzt der Einzelfall war. Das ist einfach, wir hatten eine neue Art es zu parametrisieren. Das hat denen noch immer sehr gut gefallen. Das hat die Lösung recht allgemein gemacht. Okay, das heißt, diese TTI-Fundlage habt ihr quasi in eurem Modell, also wie es jetzt im realen durchgeführt wird aktuell sozusagen in Deutschland,

auch im Modell sozusagen korrekt abgebildet. Also das konnten wir quasi für die Vergangenheit sehen und das wäre jetzt auch für die Zukunft zu schätzen. Oder heißt es sozusagen, dass eventuell in der Realität die TTI-Massnahmen noch nicht so effektiv sind wie Modellen.

Das heißt, da gibt es einfach eine größere Unsicherheit, weil man eben einen dynamischen Prozess hat. Also wir haben das TTI nicht an die Daten in Deutschland rangefitted. Das hätten wir machen können. Aber es ist ja auch nur einer von vielen Faktoren. Man muss dann ja ein vollständiges Modell machen mit TTI, mit den Maßnahmen, die getroffen werden, mit möglichem Influx, also Reisetätigkeiten ins Ausland und so weiter.

Dieses gesamte Modell und das dann wirklich komplett base an die Daten rangefitten, das ist etwas, was wir nicht gemacht haben. Was wir aber mit dem TTI-Paper gemacht haben, ist das vorher zu sagen, was dann im Herbst kam. Also wir haben das gemacht über den Sommer und haben gesagt, wenn die Falzern hochgehen, gibt es einen Kipppunkt und dann geht es schneller als exponentiell.

Als Angela Merkel damals ausrechnete, vielleicht erinnert ihr euch, zu Weihnachten haben wir 20.000 Fälle. Da ist sie ja für auseinandergenommen worden. Da haben wir schon gesagt, wenn das so weiter steigt, dann wird es nicht ein R-Wert von 1,05 bleiben ohne Verdoppelungen wie jeden Monat. Das hat sie ja angenommen. Einfach nur extra polieren, sondern dann geht das schneller.

Das hatten wir aus unserem Paper schon draußen und konnten auch grob abschätzen, wie viel das ist. Was mich bei dem Paper gewundert hat, ich dachte, wenn der Kipppunkt dann da ist, dann fliegt es einem komplett um die Ohren sozusagen. Dann hat man einen extrem hohen R-Wert. Aber eigentlich ist der R-Wert nur von 1,1 auf etwa 1,3 hochgegangen. Gar nicht noch viel mehr, weil wir immer noch testen, weil immer noch bestimmte Maßnahmen da sind.

Das haben wir auch im Herbst danach gesehen. Also in dem Sinne passt das sogar quantitativ ganz gut. Okay, Monja? Ja, gerne. Ich möchte gerne weitermachen mit einem Fragenblog zu sozial-ethischen Themen.

Monja, kann ich mal einhaken? Wir haben hier noch eine Frage zur Saisonalität, was hier vielleicht reinpasst, von Herrn Prof. Stefani. Ja, vielen Dank. Ganz kurz nur auf wunderbarer Vortrag. Ich bin Simple-Minded Clinician, also Mediziner, und frage mich immer, wenn Sie von Saisonalität sprechen.

Die Saisonalität, was ist das? Und wie können Sie sie modellieren? Wir sehen ja, dass in Indien, Brasilien, auch in warmen Regionen, wo die Leute sowieso vielleicht ziemlich viel draußen sind, auch die Infektionszahlen sehr hoch sind.

Und wenn bei uns mal die Sonne scheint und wir dann in Kiel irgendwie auch mal rausgehen, dann bläst natürlich der Wind und die Aerosole sind weg. Aber ist es die Frage des mehr Draußenseins und der Ansteckungsgefahr in Innenräumen,

die dabei eine Rolle spielt? Was spielt für Sie bei dem Begriff Saisonalität in dem Infektionsgeschehen bei Ihren Berechnungen eine Rolle? Also die Saisonalität, da fassen wir erst mal zusammen alles, was im weiteren Sinn temperaturabhängig ist. Und das bedeutet, mit dem Winter- oder Sommerzyklus

ist das Immunsystem etwas besser im Sommer. Die Schleimhäute sind wesentlich in besserem Zustand im Sommer als im Winter, wegen der wärmeren Temperaturen und höheren Luftfeuchtigkeit, so verstehe ich das zumindest. Das heißt, sie bilden eine bessere Barriere. Aber das ist erst mal nur die Physiologie gleichzeitig. Das ist so, wir lüften mehr im Sommer.

Ab 25 Grad sind die Fenster typischerweise offen. Man trifft sich eher draußen. Und das alles trägt auch zur Saisonalität bei. Was auch noch dann bei uns zur Saisonalität beiträgt, ist, dass man sich im Sommer tendenziell mehr und in größeren Gruppen trifft. Und der Effekt, wenn man sich anschaut, wie sehr beeinflusst Temperatur und im Zweifel auch noch,

also Temperatur wie sehr beeinflusst das die Ausbreitung, dann sagen wir, dass das rund 20, vielleicht 30% sind. Es gibt jetzt relativ viele Studien, auch die sich das unabhängig schon angeschaut haben. Das bedeutet, um es ins Verhältnis zu setzen, nehmen wir einen R-Wert von 1.

Der R-Wert von 1 ist durch B117 erhöht worden um 30, 40%. Das heißt, die Saisonalität ist weniger stark als die neue Variante. Eine Schulschließung komplett mit Unischließung im Frühjahr hat 40% gebracht. Die Saisonalität eher 20 bis 30%.

Die Schulschließungen jetzt in der zweiten Welle haben wahrscheinlich eher was in Richtung 10, 15, vielleicht 20% gebracht. Also heißt Saisonalität Schulen offen oder Schulen zu sozusagen. Das hilft es gleich diese Größenordnung einzuordnen. Wenn ich auch sage 20% heißt das, die Saisonalität nimmt es uns ab,

20 von 100 Infektionen zu vermeiden in den Kontakten. Also 20% heißt wirklich 20 von 100 zusätzliche Infektionen oder eben vermiedene Infektionen, je nachdem, ob ich im Winter oder im Sommer bin. Das gibt so eine Größenordnung. Okay, vielen Dank.

Ja, danke. Dann mache ich jetzt weiter mit den sozialethischen Fragen. Es gab einen Kommentar aus dem Publikum. Er hat gesagt, ich möchte gerne der Wissenschaft folgen, aber derzeit gibt es auch Wissenschaftler, die dem Wissenschafts-Mainstream widersprechen.

Ein Beispiel wäre hier Dr. Suharit Bhakdi. Wie ist denn das einzuordnen? Ja, das ist eine total wichtige Frage. Die muss man mal versuchen, besser zu verstehen. Ich bin keine Wissenschaftstheoretikerin, aber den Herrn Bhakdi kenne ich nicht persönlich. Den kenne ich seit Anfang der Pandemie auch von YouTube.

Und auch weil viele Freunde oder auch meine Familie mir den direkt geschickt hat. Selbstverständlich. Und der macht total gut verständliche Vorträge. Ich weiß nicht, wer von Ihnen oder euch den auch schon gesehen hat. Und dann macht er folgende Argumente. Die sind nicht uninteressant. Und das ist für mich etwas, was ganz arg schwer nachvollziehbar ist

für jemanden, der nicht Wissenschaftler ist und dann diese Zahlen komplett auseinander nimmt. Also das Zitan, was ich mir bei Herrn Bhakdi gut in Erinnerung habe, ist ganz am Anfang der Pandemie. Ja, Covid ist tödlich. Und nehmen wir mal an, dass selbst, es ist tödlich, das hat er auch anerkannt.

Und nehmen wir mal an, dass ein Prozent der Bevölkerung daran stirbt. Das ist so in Größenordnung, was auch für Deutschland stimmen würde. Dann sind es ja trotzdem und dann breitet sich das aus. Und nehmen wir dann an, dass selbst wenn eine Million Menschen

in ganz Deutschland infiziert sind, dann bedeutet das ja auch nur 10.000 Todesfälle. Im Gegensatz zu all den 30, 40, 50.000 Influencertodesfällen ist das doch relativ wenig. Gut zu hören, selbst wenn eine Million Menschen in Deutschland infiziert sind,

dann erwarten wir 10.000 Todesfälle. Und das ist ja viel weniger als Influencertote im letzten Jahr, was ja zwischen 30.000 und 50.000 sind. Aber wer sagt denn, dass diese Pandemie bei einer Million Menschen stoppt? Und das sind immer diese ganz kleinen Haken, wo der Bezugsrahmen plötzlich geändert wird.

Niemand sagt, dass diese Pandemie bei einer Million stoppt. Und diese Sätze, die passieren immer mal wieder bei solchen Kolleginnen. Ich weiß nicht genau, wie ich den Herrn Baktier in dem Zusammenhang nehmen soll. Und die sind natürlich extrem schwer nachvollziehbar. Ich weiß nicht, wer von Ihnen das in der Aussage gemerkt hat, dass ich plötzlich den Bezugsrahmen da geändert habe.

Ganz ähnlich. Und ich sage das vielleicht mal relativ deutlich. Es gab eine Stellungnahme, die sehr bedacht insgesamt war, gute Zahlen zusammengebracht hat von der Gesellschaft für Kinderinfektiologie, sozusagen, für neatrische Infektiologie. Die haben auch genau die Zahlen angeschaut und haben gesagt, Kinder sind ja sehr, sehr wenig betroffen.

Das stimmt. Die haben eine sehr geringe Sterbewahrscheinlichkeit. Das ist so in der Größenordnung von Größenordnung 10. Kinder sind im letzten Jahr mit oder an Covid gestorben. Dann haben sie das noch auseinander genommen und sagen, bei etwa acht Kindern waren vier oder drei schon vorher sehr stark erkrankt an was anderem. Die sind also eher mit und die anderen sind an Covid gestorben.

Vier oder acht, das ist jetzt nicht viel. Und dann setzen wir das ins Verhältnis zu den 14 Millionen Kindern und Jugendlichen, die es etwa gibt. Das ist okay. Und dann rechnen wir eine Prozentzahl aus. Größenordnung 10 Kinder von 14 Millionen. Aber es waren doch gar nicht alle 14 Millionen Kinder infiziert,

sondern wahrscheinlich nur 10 Prozent davon, nämlich 1,4. Damit ist der Prozentsatz, den die dann ausrechnen, leider ein Faktor 10 falsch. Die sagen ihre Zahlen ganz klar. Insofern ist es nicht strikt genommen falsch. Aber sie sagen, dass im letzten Jahr, was sie indirekt sagen ist, im letzten Jahr war die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kind an Covid verstirbt.

Und das sind viele Nullen, also vier von 14 Millionen. Aber eigentlich wäre es fehler anzugeben, dass vier von etwa 1,4 Millionen infizierten Kindern verstorben ist. Und der Faktor 10 macht einen Unterschied. Die setzen es nämlich danach ins Verhältnis zu Kindern,

die in Verkehrsunfällen oder auch durch Ertrinken sterben, einfach um so eine Größenordnung ein Gefühl dafür zu geben. Und dann macht das halt einen Unterschied, ob man da zehnmal mehr Kinder erwartet, die sterben werden, wenn wir es komplett hätten durchlaufen lassen oder nicht. Und das sind Sachen, da verstehe ich total, dass es riesig schwierig ist, das nachzuvollziehen,

wenn man nicht wirklich nachrechnet. Jedes einzelne Argument und dieses Wechseln des Bezugsrahmens ist etwas relativ Typisches. Oder was immer mal passiert. Ich will gar nicht diese Stellungnahme groß kritisieren. Da sind viele richtige und gute Sachen drin.

Das ist ja auch wirklich nur drei Zeilen, in denen dann diese Prozentzahlen angegeben sind. Aber die sind dann halt sehr gering. Dann setzt man das ins Verhältnis zu Influencer und sagt, an Influencer sind in dem und dem Jahr ja auch nur so und so viele gestorben. Und dann ist halt die Frage auch bei Influencer, wie viele Kinder haben denn Influencer gekriegt in dem Jahr? Ich weiß es nicht genau, ob das 30 oder 10 oder 5 Prozent waren.

Insofern ist es auch wiederum fair, das in das Verhältnis zu setzen. Genau, es ist schwierig. Kurz zusammengefasst, es ist ganz wichtig, der Wissenschaft zu folgen und auch auf die Wissenschaft zu hören. Aber man muss auch noch seinen eigenen Verstand bemühen und versuchen, solche Verhältnismäßigkeiten zu sehen.

Ich glaube, was man nicht tun sollte, aus meiner Sicht, aus unserer Sicht, und da gibt es einen großen Konsens in der Wissenschaft, es gibt einen richtig und es gibt einen falsch. Und ich höre immer wieder von anderen Leuten, die sagen, na ja, die Wahrheit liegt ja dann irgendwo dazwischen, irgendwo zwischen, sag ich mal, Herrn Bakhti und mir.

Und das, denke ich, ist nicht der Fall. Die Wahrheit liegt nicht irgendwo zwischen Herrn Bakhti und mir. Herr Bakhti hat einige, da kommen wichtige Impulse, aber genau. Der andere Teil ist, ich bin total beeindruckt vom Wissenschaftsjournalismus, den wir hier in Deutschland haben. Also ganz viele Zeitungen, die Zeit, ganz besonders die Zeit,

aber auch die Süddeutsche, die Frankfurter Allgemeine, auch die Welt haben einen sehr, sehr guten Wissenschaftsjournalismus. Die Radiosendungen der Deutschlandfunk, die Fernsehsendungen haben sehr, sehr, sehr gute Wissenschaftsjournalisten. Und was die machen, ist, die sprechen mit den Wissenschaftlerinnen wie mir,

machen Interviews, machen Hintergrundgespräche und versuchen, das dann so verständlich aufzuschreiben, oder ist das stimmt, dann geht dieses, Sachen, die dort aufgeschrieben sind, die kriegen wir als Wissenschaftler wieder geschickt, um zu wissen, ob das richtig ist. Das heißt, wir schauen dann auch, ob wir zumindest mit den Abschnitten, in denen wir vorkommen, d'accord sind.

Das heißt, das ist auch von Wissenschaftlern eigentlich gecheckt. Das heißt, der Wissenschaftsteil dieser Zeitungen, der ist eigentlich typischerweise sehr, sehr gut gemacht. Dieses Wissen, was die Wissenschaftsjournalistinnen haben, das geht nicht immer bis ins Feuilleton oder in die anderen Ressorts der Zeitungen weiter. Die bauen dann teilweise schon auch auf Fakten oder Annahmen,

die am Rande dessen sind, was wir für realistisch halten. Aber ich würde fast sagen, dass über Covid die Wissenschaftsjournalistinnen fast den besseren Überblick haben, weil die diesen breiteren Überblick haben. Die können sich den ganzen Tag damit beschäftigen. Und ich muss ja auch noch mal eine Forschung machen in meinem Spezialgebiet. Was die Breite angeht, sind die super aufgestellt.

Dann noch mal zu einem anderen Bereich. Kann man über ländespezifisch besonders erfolgreiche Strategien Aussagen treffen? Also wir hatten das Beispiel in Indien, ist das Klima ganz anders als hier bei uns?

Und wie wird zum Beispiel die Frage, wird in Taiwan etwa auch geimpft? Oder gehen die Fallzahlen dort eher durch rigorose Isolierung von Infizierten zurück? Können wir aus anderen Ländern was lernen? Kann man das überhaupt dann auf uns übertragen?

Total weites Feld, ganz spannende Frage. Kann man überhaupt nicht kurz beantworten. Man sieht, dass viele der Lateinamerikanischen, aber auch die USA, Lateinamerika und USA zum Beispiel, relativ wenig Einschränkungen von den Behörden ausgemacht haben, weil sie das sich auch aus sozialen Gründen oft gar nicht so richtig haben,

leisten können, weil die Menschen einfach raus müssen, um arbeiten zu gehen zum Beispiel. Insgesamt haben die Lateinamerikanischen, viele von den Ländern auch relativ hohe Fallzahlen. In Asien gibt es einige Länder, die SARS-Erfahrungen hatten. Die haben relativ vorsichtig reagiert.

Dazu gehört auch Taiwan, richtig? Dazu gehört auch Taiwan, die haben die Fallzahlen sehr deutlich runtergebracht. Lässt sich das übertragen? Also ich denke einige Sachen, die liegen natürlich immer klar auf der Hand. Also genau zu sagen, warum Taiwan so viel erfolgreicher ist, ist schwer zu sagen, weil man es ja nicht kausal macht.

Aber man sieht natürlich, der Tracing-App ist besser, der in Quarantäne wird relativ groß auch kontrolliert. Die haben die Möglichkeit, ihre Grenzen zu kontrollieren. Taiwan ist eine Insel, das kommt ja auch mal wieder als Argument. Europa ist eigentlich auch eine Insel, wenn man das mal so nimmt. Die Grenzen sind hier auch relativ dicht, muss man de facto einfach mal sagen.

Das heißt, hätten wir uns als Europa zusammengetan für die niedrige Inzidenz, wären wir da auch ein ganzes Stück weiter gekommen. England ist jetzt bei einer ganz niedrigen Inzidenz. Die sind eine Insel, wer weiß, vielleicht nutzen sie die Chance. Ich weiß nicht was, andersrum, ich habe jetzt monatelang dafür,

seit einem Jahr argumentieren wir darüber, dass wir die Fallzahlen so niedrig wie möglich halten, gegeben, dass wir halt offene Grenzen in Nachbarländern haben und dann immer mal wieder was reinkommen kann. Das heißt, die absolute Null ist schwer zu erreichen.

Aber eine niedrige Inzidenz, eine Kontrolle sollte man eigentlich gut erreichen können. Je mehr europäische Länder das machen, desto mehr profitiert jedes Jahr. Das ist ein einzelnes Land, weil man ja nicht mehr so viele Fälle von außen kriegt. Aber inzwischen bin ich auch persönlich da so ein bisschen desillusioniert, weil ja irgendwie nur ein, zwei Länder in Europa das zumindest relativ erfolgreich machen.

Also Norwegen und Finnland haben insgesamt sehr niedrige Fallzahlen, trotz dieses Schwedens in der Mitte, was dann die relativ hohen Fallzahlen hat. Ich weiß es nicht, ist die kurze Antwort. Es gab zu viel und zu weit, um hier groß zu spekulieren. Und zu Taiwan meine ich, gehört zu haben, da sind nur sehr wenige Leute geimpft

und die kriegen das tatsächlich hauptsächlich über rigorose Isolierungen von Infizierten und von überhaupt Leuten, die ins Land einreisen hin. Und da gibt es auch so einen, weil die aus SARS 1 gelernt haben, so einen großen gesellschaftlichen Druck und Verantwortung und ja.

Also Neuseeland und Australien, auch die haben bei Einreise rigorose Quarantäne. Und wenn dann ein Ausbruch irgendwo lokal passiert, dann mussten wir auch noch mal einige Wochen in Lockdown dort in der Region. Auch in China ist es so, dass wenn da wieder ein Virus irgendwo lokal ausbricht, dann versuchen die es halt relativ rigoros zu machen.

Das ist dann im Zweifel sind dann zehn Millionen Menschen mal für zwei, drei Wochen unter Quarantäne, bis sie alle einmal durchgetestet haben. Einfach weil sie das nicht riskieren wollen, dass sie sich das wieder einfangen. Ich weiß nicht, ob Taiwan impft oder nicht. Ich weiß es einfach nicht. Ich weiß, dass aber die anderen von den Ländern, die eigentlich sehr nicht richtig sind, auch planen zu impfen und auch schon impfen.

Gut, noch zur nächsten Frage. Welche Bedeutung wird der Schule für den weiteren Verlauf von ihrem Team prognostiziert? Meine Erwartung ist, dass wir mit einer Inzidenz von über 100 in die Sommerferien starten werden. Das war ein Kommentar.

Und ein anderer. Ja, inwiefern sind regional unterschiedliche Handhabungen überhaupt wissenschaftlich vertretbar? Also hier in Deutschland gibt es ja auch für jedes Land seine eigene Schulpolitik und so. Also die Frage, wie lokal kann man Maßnahmen machen, würde ich sagen, Schulen und Kitas kann man absolut lokal machen, weil da gibt es ja auch keinen Kita-Tourismus oder Schultourismus,

um sozusagen Restaurants und Geschäfte zu öffnen oder zu schließen. Wenn man den im Einlandkreis schließt, dann fahren die Leute im Zweifel in den Nachbarlandkreis. Und dann hat man die Einschleppung von Fällen über die Grenzen hinaus. Das heißt, manche Maßnahmen kann man sehr gut lokal wirklich anpassen.

Und Göttingen zum Beispiel hat wirklich durchgehend relativ niedrige Inzidenzen gehabt im Verhältnis zu vielen vielen anderen Nachbarlandkreisen. Und das Nachbarlandkreis Eichsfeld, ich meine, ich bin halt hier in Göttingen-Nachbarlandkreis Eichsfeld, hat tendenziell wesentlich höhere Inzidenz. Da gibt es ja wenig Gründe, dann für die Schulen und Kindergärten in denselben Topf zu tun.

Welchen Einfluss spielen die Schulen bei der Ausbreitung und bei der Pandemie? Wir haben dafür, ich selber habe dazu keine Daten erhoben. Es gibt da Studien zu, die sagen, da gibt es eine eigentlich sehr schöne Studie von Herrn Gottschalk, der leitet das Gesundheitsamt, glaube ich, in Frankfurt.

Der hat sich das angeschaut, wie viele Personen werden infiziert von einem infizierten Schüler oder einer infizierten Schülerin. Und das wird im Schnitt 0,6 bis 0,8. Also eher 0,8 für die neue Variante, vorher war es ein bisschen weniger. Das war vor dem Testen. Jetzt können wir sagen 0,8, klasse, das ist doch ein R-Wert unter 1.

Eine Person infiziert im Schnitt 0,8 andere Personen. Ja, klasse, in den Schulen. Aber es gibt ja noch die Haushalte. Die Kinder sind ja nicht irgendwie im Einzelhaushalt. Die sind ja in der Familie. In der Familie haben die Geschwisterkinder. Und in den Familien kann man die Infektionen nicht stoppen. Das heißt, wir hängen, die Haushalte sind so was wie, da kann man wenig machen.

Ist halt so, nicht wahr? Da hat man Kontakte, das wird man auch nicht ändern. Und jetzt muss man also gucken, dass das Virus nicht von Haushalt zu Haushalt kommt. Und wie kommt es von einem Haushalt zum anderen? Klar, über die Schulen, über die Kindergärten, über den Beruf und über andere Bereiche.

Ich habe eine total informelle Umfrage gemacht auf Twitter, weil ich mal wissen wollte, wo sich die Menschen eigentlich anstecken. Das ist nicht repräsentativ. Und dort haben die Menschen, ich habe gefragt, wer in dem Freundeskreis, der sich infiziert hat, wo stecken die sich hauptsächlich an? Die sagen hauptsächlich am Arbeitsplatz und dann relativ dicht schon gefolgt von Schulen slash Kindergarten

und danach erst die privaten Kontakte zurzeit. Insofern scheinen der Schul- und Kindergarten klar beizutragen, zu ausbreiten. Jetzt haben wir aber die Schnelltests. Ich kann nicht sagen, wie viel das genau bringt. Ich kann also, das ist total schwer vorher zu sagen.

Das hängt von der Sensitivität ab. Aus Österreich gibt es eine Studie, die sagt, dass nur einer von vier Fällen mit den Schnelltests bei den Kindern entdeckt wird. Zumindest einer von vier PCR-positiven Fällen. Aber das heißt ja nicht, dass die nicht irgendwie

beim zweiten Test die Woche entdeckt werden würde oder bei einem anderen, dass man die Kette irgendwie entdeckt und das dann verschafft zu bremsen. Also das dann wirklich in der Realität den Effekt abzuschätzen, ist total schwierig. Aber nehmen wir mal an, dass die Schnelltests die Infektion in der Schule vielleicht halbieren oder zumindest um 30 Prozent reduzieren. Das wäre schon gut.

Aber es ist immer noch ein Beitrag. Also Tests sind dann hoffentlich so viel wie die Klassen halbieren. Werden wir mit einer 100er-Inzidenz in die Sommerferien gehen? 100er-Inzidenz des Landkreises oder 100er-Inzidenz unter den Kindern und Jugendlichen? Die Älteren sind ja dann mehr und mehr geimpft.

Das heißt, die Inzidenz konzentriert sich ja dann bei den jüngeren Personen. Das ist schwer zu schätzen. Ich würde sagen, und da bin ich mir sehr relativ sicher, dass die Inzidenz jetzt in den nächsten drei, vier, fünf Wochen deutlich runtergehen wird wegen des Impfens. Wenn wir das nicht wegfeiern, wenn wir nicht so schnell lockern, dass wir diesen Rückenwind uns abnehmen lassen.

Ob die Inzidenzen dann wieder hochgehen? Es gibt diese soziale Dynamik, dass wenn die Inzidenzen niedrig sind, wird ja jeder alles lockern. Dann werden auch die großen Feiern nachgeholt etc. Wie schnell das die Inzidenzen wieder hochbringt, werden wir sehen. Plus Escape-Variante. Das ist halt stochastisch. Das passiert oder passiert nicht.

Viola, wie lange kannst du noch? Ja, so eine Viertelstunde höchstens. Dann brauche ich noch eine gute Pause. Dann habe ich damit das nächste Expertenpanel. 9 Uhr abends. Ich sehe auch in den Teilnehmerzahlen,

also es verlassen auf jeden Fall schon einige. Aber es sind immer noch erstaunlich über fast 200 Leute dabei. Also das ist anscheinend ein brennendes Thema. Wir sehen es auch an den Fragen in den Kommentaren. Es sind einfach unfassbar viele, die wir nicht alle bearbeiten können. Aber das Thema Virusmutation, du hast es ja auch schon ein bisschen angesprochen

oder hast es auch auf den Pollen ein bisschen gezeigt. Die verschiedenen aus der UK oder Brasilien, jetzt auch Indien, die sind ja sozusagen, wenn man nicht aufpasst, weiter auf dem Vormarsch. Das heißt, wie gut können die Mutationen wirklich dann berücksichtigt werden?

Wie genau, welche Unsicherheit bringt das Modell mit, wenn man sie sozusagen auf die Zukunft projiziert? Sorry, ich war gerade ab... Tut mir total leid. Ich habe gerade im Q&A geguckt,

was dafür viele Fragen sind. Das sind ja total viele spannende Fragen. Und dann habe ich dich ordentlich zugehört. Tut mir total leid. Noch mal ganz kurz. Also im Prinzip ging es um die Virusmutation und wie gut die wirklich in den Modellen berücksichtigt werden können für die Zukunft. No way. No way, dass wir genau sagen können, was da in Zukunft für Virusmutationen kommen und wie die sich genau auswirken werden.

Wir wissen nicht mal für die indische Variante genau, wie viel ansteckender die ist, wie die ansteckend für schon immune Personen ist oder für naive Personen oder für möglicherweise auch schon geimpfte Personen. Da wissen wir zum Beispiel bei der indischen Variante super, super, super wenig.

Ein Problem, was ich sehe, ist, wir haben die verschiedenen Varianten ja schon hier in Deutschland, gerade die südafrikanischen und frösianischen sind schon da und auch so neue Varianten aus Crossover. Angenommen, die scheinen einen R-Wert niedriger zu haben als das von B.1.1.7 in der naiven Population. Was heißt das? Das ist jetzt vielleicht für Physiker zu mitdenken.

B.1.1.7 geht jetzt runter dank des Impfens und gleichzeitig lockern wir ja dann Stück für Stück. Irgendwann kommt dann der Kipppunkt, wo der R-Wert von diesen anderen Varianten irgendwann über eins ist, weil wir mehr Geimpfte haben und weil wir mehr Kontakte haben und mehr lockern, weil vielleicht auch Geimpfte mehr und mehr Kontakte selber haben,

weil man ist ja nicht mehr selber eine Risikoperson, wenn man schon geimpft ist. Und dann kommt der Kipppunkt, wo sich dann diese neue Variante ausbreiten kann, die sind ja zum Teil auch schon hier. Und das könnte uns ein bisschen Probleme im Sommer auch machen. Aber das ist eher eine qualitative Aussage. Ich kann nicht sagen, wo dieser Kipppunkt ist.

Ich kann nur sagen, dass das halt mit dem vermehrten Lockern irgendwann dieser Punkt sein kann, wo die jetzt nicht so richtig erfolgreiche Variante dann einen Vorteil bekommt. Okay, die Frage, wenn wir mit den aktuellen Fallzahlen weitermachen, wie lange wird deiner Meinung nach und deinem Team nach, die Inzidenz unter 100 bzw. 50 sinken werden,

also wirklich mit vielleicht den realistischen Annahmen, die sich sozusagen in dem demokratischen Prozess vereinbaren lassen. Das heißt, wie lange wird der Verlauf eben mit Betracht der Impfungen? Das ist extrem hochspekulativ.

Wenn ich jetzt hochspekulativ sage, dann denke ich, dass wir relativ deutliche Abnahmen sehen. In den nächsten sechs Wochen sind wir sicherlich und hoffentlich unter 50 locker. Hoffe ich. Und dann wird gelockert werden. Und wie schnell wir lockern, das habe ich im letzten Sommer überschätzt, wie schnell man lockert. Deswegen bin ich hier ganz als Vorsichtig mit Vorhersagen.

Und das Problem diesen Sommer wird sein, wir sind doch schon alle geimpft, das ist doch alles gar nicht mehr schlimm. Also insofern kriegen wir eventuelle Inzidenzen und jetzt nur eine Überstachsrechnung, einfach um zu verstehen, wie ich über solche Sachen nachdenke. Angenommen, wir haben durch die Impfungen und alles,

wird die Anzahl schwerer Verläufe auf der Intensivstation um Faktor 4 reduziert. Also auch geimpfte Personen können eventuell einen schweren Verlauf haben. Manche Leute lassen sich nicht impfen, andere hatten einfach schlichtweg noch kein Impfangebot im Juli, August. Das heißt, nehmen wir mal an,

insgesamt effektiv haben wir einen Faktor 4 weniger. Das ist gar nicht schlecht. Aber das heißt einfach, dass statt bei einer 20.000er Inzidenz haben wir eine 80.000er Inzidenz, die dann die Intensivstationen füllt. Da kommen wir auch mit dem Testen der Quarantäne nicht mehr hinterher. Und 80.000er Inzidenz hört sich jetzt noch echt viel an pro Tag. Aber wir haben 80 Millionen Menschen von denen ist ein Teil geimpft etc.

Aber eigentlich hätten wir für 1.000 Tage jeweils 80.000 Menschen, die sich infizieren könnten. Das bedeutet, ich sehe keine Stabilität, selbst bei einem realistischen Schutz vom Faktor 4 Reduktion der schweren Fälle auf den Intensivstationen. Das ist das, warum ich denke,

wir sollten die Inzidenz nicht unterschätzen, wenn die jetzt im Sommer steigen. Dann würde ich, weil die Frage auf jeden Fall auch mal aufkam, nochmal bezüglich Ehrwert oder Inzidenzen. Also da war ein bisschen die Frage, was für dich ein gutes Maß für die Erfassung der Erkrankten ist. Also wird ja in der Vergangenheit viel diskutiert, was sind die Vor- und Nachteile von diesen verschiedenen Parametern.

In dem Sinne hast du da aus deinem Modellrechnung quasi auch gewisse Erkenntnisse ziehen können, dass es eventuell da Nachteile gibt, die solich vorhersehbar waren. Und dann als zweiten Punkt vielleicht, du hast ja gerade auch ein bisschen Fragen gesichtet, vielleicht ist dir eine aufgefallen, die du selber gerne mal mit der Punkt stellt, bevor wir sie hier eventuell einfach nicht stellen können.

Und da würde ich nochmal Ammonia abgeben und dann schätze ich komme dann noch zum Ende. Was ist ein gutes Wert? Also kurz gesagt, die Inzidenz ist ein ziemlich guter Wert. Und danach ist die nächste Frage, was ist mein Ziel? Wenn mein Ziel nur das Ziel ist, die Intensivstation nicht voll zu machen, dann klar, braucht man nur auf die Inzidenzwerte schauen,

dann braucht man nur auf die Intensivstation schauen und können was Theoretisches testen, Sparen und das ganze Reporting. Das ist immer die Frage, was man möchte. Wir denken, dass die Inzidenz eine relativ gute Marke ist, bei der man sehr gut vorhersagen kann, wie sich die Fallzahlen entwickeln werden

und wie sich auch die Fallzahlen im Krankenhaus und auf der Intensivstation entwickeln. Und wir wissen ja inzwischen recht gut, dass die Dunkelziffer im Bereich 2 oder niedriger ist. Und den Faktor kann jeder noch selber mit drauf rechnen. Ja, weil du gerade in Fragen geguckt hattest, hattest du einige Foto, die dir sozusagen

besonders vorkamen, um sie nochmal beantworten zu wollen. Ansonsten... Ich meine, das ist jetzt eher random, wie man rumgeht. Hier ist zum Beispiel eine Frage von Dr. Leipzig. Wie ist die Infektions- IFR, Infektions-Fatality-Rate, heißt das auf Englisch, bestimmt worden, da wir ja nur die Case-Fatality-Rate,

also die Fallsterbe-Wahrscheinlichkeit beobachten. Und dann ist es ja ein Henne-Ei-Problem. Also die Kurzversion, wie man das bestimmt, ist, man schaut altersabhängig, wie viele Menschen Antikörper haben und wie viele Menschen altersabhängig gestorben sind.

Und das hat man sehr viel in verschiedenen Ländern gemacht und das ins Verhältnis gesetzt. Darüber kennt man dann die Sterbe-Wahrscheinlichkeiten infolge einer Infektion oder mit oder an Covid. Das wird man da nicht unterscheiden. Mit oder an Covid, 85% sagt eine Studie hier von den Pathologen. 85% an Covid.

Also das ist nur eins, das mir jetzt hier zufällig aufgefallen ist. Das ist ja echt eine wahnsinnige Menge an Fragen. Genau. Du, Monja? Ja, Micha, der hat sich auch gerade eingeschaltet. Ich wollte auch dafür plädieren, dass wir zum Ende kommen.

Monja, ein, zwei Fragen, dann ist Schluss. Oh Gott, jetzt muss ich hier die beste Frage noch aussuchen. Ich mach's ganz kurz.

In Bezug auf den Missbrauch von wissenschaftlichen Ergebnissen besteht die Verantwortung auch, übertriebene Panikmache auf Grundlage von Modellierungsergebnissen öffentlich einzuordnen. Dadurch werden ja auch unbegründete Ängste erzeugt.

Panikmache. Erstens, das, was wir typischerweise machen, sind verschiedene Szenarien. Da sagt man, wenn wir so weitermachen, dann. Und das ist typischerweise etwas, was man sehr gut berechnen kann. Wenn wir so weitermachen, dann. Panikmache ist mir vorgeworfen worden in einem Artikel. Und gleichzeitig ist mir in dem Artikel vorgeworfen worden, dass ich bei der Herbstwelle die Anzahl der Toten,

ich hatte Ihnen die Daten gezeigt, im Endeffekt haben wir noch zwei, drei Wochen nach vorne extrapoliert, dass wir die um den Faktor fast zwei unterschätzt hätten. Also ich verstehe nicht, wie die Panikmache auf der einen Seite zusammenpasst. Und wir haben im Herbst aber die Vorhersage der Toten bei einer linearen, also nicht linearen, bei einer trivialen Expolation von wegen,

wenn es so weitergeht, dann haben wir so und so viele Tote, haben wir fast um Faktor zwei unterschätzt. Das war genau der Kipppunkt, wo dann die Inzidenzen doch nochmal deutlich angezogen haben. Ich halte den Begriff Panikmache für etwas, was politisch verwendet wird. Wenn man sich die Aussagen der meisten Wissenschaftlerinnen anschaut, die ich kenne und modelliere,

und die sich solide anschaut, dann kenne ich da niemanden, der unbegründet Panikmache macht. Gut, und noch eine Frage. Inwiefern würden politische Forderungen,

wie zum Beispiel Forderungen nach schnelleren, unternehmerische Initiative zur Lockerung von der FDP dazu führen, dass man irgendwie so ein oszillierendes einpendeln, um R gleich eins erreicht?

Ja, das ist das, was, glaube ich, rauskommt. Dass R gleich eins bedeutet ja erst mal konstante Fallzahlen. Die Frage ist aber, auf welchem Niveau? Und schauen wir uns jetzt diese Drop, sobald die Fallzahlen niedriger sind, müssen wir öffnen an, ist einfach wirklich die Frage, wo ist der Setpunkt, auf den wir uns einigen, als Gesamtgesellschaft.

Und das ist wahnsinnig schwer vorherzusagen, wo dieser Setpunkt liegt. Nehmen wir mal zum Beispiel jetzt den Stufenplan. Da ist eine 165er Inzidenz für die Schulen angegeben. Im blöden Fall führt das dazu, dass man so ein Jojo um die 165 kriegt. Man kommt über die 165, schließt die Schulen, man ist runter, man öffnet sie wieder, kommt über die 165. Und dann wird man nie in diesen Bereich kommen,

wo die Fallzahlen nachhaltig gesenkt sind. Wir haben einen Blueprint gemacht, den Stufenplan in der Zeit publiziert, auch in der Größe und Runde. Und da sind viele dieser Mechanismen aufgezeigt worden. Viele sind auch umgesetzt worden, wie zum Beispiel wir öffnen, warten zwei Wochen, schauen den Effekt an und öffnen dann einen Schritt weiter, immer solange wir unter 50 sind.

Das war die Grenze, die wir vorgeschlagen haben. Der politische Kompromiss hat jetzt für alles einen anderen Grenzwert gemacht. Und das ist absolut unsinnvoll aus unserer Sicht. Ganz trocken zu sagen. Das unterstreicht nochmal deine Aussage, man sollte das ganz oder gar nicht machen. Sonst haben die Bevölkerung auch viel größeres Maß an Unsicherheit

und psychologischem Druck zu tragen über eine längere Zeit. Richtig? Ja, ich denke, das ist etwas, was sie auch absolut akzeptieren würde, wenn die Regierung ganz klar sagt, ja, wir entscheiden uns jetzt auf eigene Verantwortung zu setzen. Und das aber auch klar kommuniziert. Dann weiß auch jeder, dass man sich halt entweder schützen kann oder es eben nicht kann,

je nachdem wie privilegiert man in der Arbeits- und sonstigen Situation ist. Schulpflicht ist Schulpflicht. Also manche Eltern können sich da auch gar nicht schützen. Selbst wenn sie das wollen. Aber wenn das klar kommuniziert wird, dann hätten wir das. Das andere oder eben sagt, wir gehen klar zu der Hinterrichtinzidenz. Wissenschaftlich ist eine spannende Sache,

auch einen randomisierten Versuch zu machen, zu sagen, wir nehmen jetzt lauter Landkreise, die mitmachen wollen, und ordnen die einfach zu. Macht jetzt nochmal drei Wochen zu, damit wir sehen, ob das funktioniert. Oder macht Tübinger Modell, also kontrolliert drei Wochen auf und danach tauschen wir, wenn wir das auch noch auswürfeln dürften als Wissenschaftler,

dann wäre das relativ gut dicht dran an einer randomisierten Studie. Das Problem ist, wer in einem Landkreis entscheidet, dann überhaupt, ob man mitmacht. Die Begeisterung von den Menschen, mit denen ich spreche, ist groß, weil niemand will diesen Mittelweg weitergehen. Die wollen lieber auf oder zu haben. Und da würden wir endlich mal hinkommen mit. Die Begeisterung ist relativ groß. Wir würden vielleicht aus dieser Liturgie rauskommen.

Wir kriegen ja gar nichts hin. Aber wer entscheidet, dass so ein Landkreis mitmacht? Wen spreche ich dann? Und was sagt die Ethikkommission dazu? Wir haben es wirklich nächtelang diskutiert unter Wissenschaftlerinnen in den letzten vier, also als es mit den Modellregionen so akut war.

Und es scheinen da viel zu viele technische Probleme zu sein in der Umsetzung. Monja, du bist am Ende. Ich bin durch. Ein paar abschließende Worte von Micha. Gut, dann ziehe ich jetzt hier die Reißleine.

Wir haben zwei Stunden, Viola, gepeinigt mit Fragen. Herzlichen Dank für den schönen Vortrag und für die sehr ausführliche und offene Diskussion. Ich möchte hervorheben, dass Frau Priesemann hier wirklich unabhängig ist. Sie hat keinerlei Interessen davon,

dass irgendeine Lösung, die sie vorschlägt, unbedingt angenommen wird. Sondern sie geht als Wissenschaftler hier an die Wissenschaftlerinnen an diese Fragen unvoreingenommen ran. Und das ist eigentlich auch das, was am ehesten Erfolg versprechend ist. Was mich zum Abschluss eigentlich besonders beeindruckt hat, ist dieses Szenario dieser niedrigen Fallzahlen. Und ich fand es sehr überzeugend, dass das eigentlich nur Vorteile bringt.

Und ich hege irgendwie doch die Illusion, dass die breite Mehrheit der Menschen das verstanden hätte, wenn man das wirklich kommuniziert hätte. Und diese Illusion hege ich auch für die Zukunft. Das heißt, vielleicht sollte man doch...

mehr noch Kommunikation machen über durchaus solche Zusammenhänge und die Risiken und Nebenwirkungen der ein oder anderen Lösung. Das heißt, so wie Herr Ott vorhin gesagt hat, das heißt, der faule Kompromiss ist offenbar nicht die Garantie für die beste Lösung in solchen komplizierten Situationen. Frau Priesemann, es wäre schön, wenn Sie uns irgendeine

Variante Ihrer Folien mit den ganzen Referenzen zur Verfügung stellen könnten. Die würden wir dann auf die Webseite mitstellen, dann können viele das noch nachlesen. Und ansonsten haben wir das Video. Wir hoffen, dass es gut geworden ist, wer das nachschauen möchte. Und Sie können gerne natürlich auch Frau Priesemann eine E-Mail schicken,

aber Sie müssen damit rechnen, dass es eine Weile dauert, bis Sie die Antwort bekommen. Bitte nicht zu viele E-Mails, sonst wird die im Ahnen nicht viel mehr gelöst. Okay, nochmal herzlichen Dank. Herzlichen Dank nochmal. Ja, und ich weise daraufhin, unser nächster Vortrag ist heute in vier Wochen, 27. Mai. Herr Felbermaier wird zur

Handelspolitik sprechen. Herzlichen Dank fürs Kommen. Herzlichen Dank für den Vortrag, für die Diskussion. Einen schönen Abend noch. Vielen Dank für die Einladung. Und das heißt nicht, dass ich nicht gern kommuniziere mit den E-Mails, aber es ist wirklich einfach sehr viel. Bitte nicht zu hohe Erwartungen haben. Ich versuche mich darum zu kümmern. Vielen Dank.

Gut, tschüss.