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Gesundheit+Medizin

Corona: Die „Heinsberg-Studie“ und ihre Ergebnisse

Gangelt
Helfer bei der Erfassung der Daten in Gangelt. (Bild: Oliver Thanscheidt)

Die Gemeinde Gangelt in Nordrhein-Westfalen war einer der ersten Hotspots der Corona-Pandemie in Deutschland. Jetzt haben Forscher die Ergebnisse ihrer dort durchgeführten und schon im Vorfeld vieldiskutierten „Heinsberg“-Studie veröffentlicht. Demnach haben oder hatten in Gangelt bereits 15 Prozent der Einwohner eine Infektion mit Sars-CoV-2 – das ist das Fünffache der offiziell gemeldeten Fallzahlen. Die Sterblichkeit unter den Infizierten liegt bei 0,37 Prozent – diese Todesrate ist deutlich niedriger als bisher weltweit allein aufgrund der gemeldeten Fälle geschätzt – auch das weist auf eine hohe Dunkelziffer von Infizierten hin.

Wenn es um Durchseuchungsraten, die Letalität des Coronavirus oder die Ansteckungsgefahr geht, haben bisher alle Regionen und Länder das gleiche Problem: Weil längst nicht alle Verdachtsfälle getestet werden und auch systematische Stichprobentests fehlen, bleibt ein Teil der mit Sars-CoV-2 infizierten Personen unerkannt. Wegen dieser Dunkelziffer lassen sich wichtige Kennzahlen der Epidemie, darunter auch die Todesrate unter den an Covid-19 Erkrankten bislang nur grob abschätzen. Die sogenannte Fallsterblichkeit (Case Fatality Rate) liegt beispielsweise laut Weltgesundheitsorganisation WHO in Deutschland bei 2,2 bis 2,4 Prozent. Weil in diese Werte aber nur die bekannten Fälle eingehen, vermuten Wissenschaftler schon länger, dass das Coronavirus wahrscheinlich deutlich weniger tödlich ist als es diese Zahlen suggerieren.

Die „Heinsberg“-Studie

Um mehr Klarheit zu schaffen – auch was die Infektionszahlen und Übertragungen angeht, haben Wissenschaftler um Hendrik Streeck von der Universität Bonn in der Gemeinde Gangelt im Kreis Heinsberg die bislang umfassendste Studie zur Corona-Pandemie in Deutschland durchgeführt. Der nordrhein-westfälische Landkreis geriet Ende Februar 2020 in die Schlagzeilen, weil dort nach einer Karnevalssitzung die Fallzahlen von Covid-19-Patienten stark anstiegen. Nach offiziellen Daten der Gesundheitsämter haben sich bei diesem Ausbruch rund drei Prozent der Einwohner von Gangelt mit dem Coronavirus infiziert. „Weil es sich hier um eine relativ geschlossene Gemeinschaft mit wenig Tourismus und Reisen handelt, kann diese Gemeinde als ideales Modell dienen, um zu verstehen, wie sich SARS-CoV-2 ausbreitet, wie viele infizierte Symptome entwickeln und wie hoch die Letalität ist“, erklären Studienleiter Streeck und seine Kollegen.

Für ihre Studie haben sie anhand des Melderegisters 600 der gut 12.000 Einwohner von Gangelt ausgewählt und sie und ihre Familien um Mithilfe gebeten. Daraus ergaben sich 919 Teilnehmer aus 405 Haushalten. Alle wurden in der Woche ab dem 31. März 2020 mittels PCR-Test auf das Coronavirus getestet, außerdem wurden Antikörpertests durchgeführt, um bereits überstandene Infektionen nachzuweisen. Die Teilnehmer wurden zudem eingehend nach Symptomen, Kontakten und Vorerkrankungen befragt. Nachdem Streeck und sein Team bereits vor einigen Wochen erste in einer Pressekonferenz über erste Zwischenergebnisse berichtet hatten, haben sie nun die Ergebnisse ihrer Studie erstmals in einem Fachartikel veröffentlicht – wenn auch noch ohne die bei Fachmagazinen übliche unabhängige Begutachtung.

Hohe Dunkelziffer und 22 Prozent symptomlose Infizierte

Die Auswertungen liefern unter anderem einen Einblick in die Höhe der Dunkelziffer bei der Corona-Pandemie: „Unsere zufällig ausgewählte Stichprobe ergab, dass rund 15,5 Prozent der Einwohner in dieser Gemeinde mit dem Virus infiziert sind oder waren“, berichten die Forscher. „Das ist um das Fünffache höher als die offiziell gemeldete Zahl der bei PCR-Tests positiven Fälle.“ Dies bestätigt frühere Vermutungen, nach denen es bei dieser Pandemie eine relativ hohe Dunkelziffer gibt. Allerdings betonen die Forscher, dass Gangelt zwar in Bezug auf die Dunkelziffer, nicht aber im Hinblick auf die Durchseuchung der Bevölkerung repräsentativ für ganz Deutschland ist. Denn wegen des Karnevals, der als sogenanntes „Superspreading“-Ereignis gilt, haben sich in diesem Ort überproportional viele Menschen mit SARS-CoV-2 angesteckt. Der Anteil von Menschen, die schon mit dem Coronavirus in Kontakt gekommen sind, dürfte daher anderswo niedriger liegen als 15 Prozent.

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In Gangelt konnten die Forscher auch ermitteln, wie viele Menschen die Coronavirus-Infektion ohne jegliche Symptome durchlaufen. Ihren Daten zufolge liegt der Anteil der asymptomatischen Infektionen bei 22 Prozent. Rechne man den Anteil derjenigen dazu, die nur leichtes Halskratzen oder schwachen Husten hatten, steige dieser Wert sogar auf 30 Prozent, so Streeck und sein Team. „Dass offenbar jede fünfte Infektion ohne wahrnehmbare Krankheitssymptome verläuft, legt nahe, dass man Infizierte, die das Virus ausscheiden und damit andere anstecken können, nicht sicher auf der Basis erkennbarer Krankheitserscheinungen identifizieren kann“, sagt Mitautor Martin Exner von der Universität Bonn. Dies bestätige die Wichtigkeit der allgemeinen Abstands- und Hygieneregeln in der Corona-Pandemie. „Jeder vermeintlich Gesunde, der uns begegnet, kann unwissentlich das Virus tragen. Das müssen wir uns bewusst machen und uns auch so verhalten“ so Exner.

„Wahre“ Todesrate deutlich niedriger als die Fallsterblichkeit

Aus den Gangelt-Daten lässt sich eine weitere wichtige Kennzahl der Pandemie ermitteln, die sogenannte Infektionssterblichkeit (IFR). Sie ergibt sich aus dem Anteil der Todesfälle unter den Infizierten und liefert entscheidende Hinweise darauf, wie tödlich das Coronavirus SARS-CoV-2 tatsächlich ist – sofern es keine Dunkelziffer gibt. Genau dies konnten die Forscher in Gangelt nun bestimmen. Demnach liegt die Infektionssterblichkeit für Sars-CoV-2 in Gangelt bei 0,37 Prozent. Sie ist demnach deutlich niedriger als die für Deutschland anhand der gemeldeten Fälle berechnete Fallsterblichkeit, wie die Forscher berichten. Das Interessante daran: Legt man die in Gangelt ermittelte Infektionssterblichkeit zugrunde, kann man auch für andere Orte abschätzen, wie hoch die Zahl der tatsächlich Infizierten sein muss. Hochgerechnet auf ganz Deutschland ergäbe sich damit auf Basis der bisher an Covid-19 Gestorbenen eine geschätzte Gesamtzahl von rund 1,8 Millionen Infizierten. Damit wäre die Dunkelziffer in Deutschland sogar zehnmal höher als die Zahl der gemeldeten Fälle.

Neue Informationen liefert die „Heinsberg“-Studie auch zur Infektionsgefahr innerhalb von Haushalten. Denn Streeck und sein Team haben auch untersucht, wie häufig sich Mitbewohner angesteckt haben, wenn eine Person im Haushalt mit dem Coronavirus infiziert war. „Angesichts der hohen Übertragbarkeit von SARS-CoV-2 würde man hier hohe Ansteckungsraten erwarten“, sagen die Wissenschaftler. Doch das war nicht so: „Das Risiko ist erhöht, aber es ist nicht so erhöht, wie wir es intuitiv vielleicht erwartet hätten.“ Den Gangelt-Daten zufolge lag das Infektionsrisiko in einem Zwei-Personen-Haushalt für die zweite Person bei rund 43 Prozent. In einem Drei-Personen-Haushalt waren es 35 und in einem Vier-Personen-Haushalt sogar nur gut 18 Prozent. Warum diese Werte relativ niedrig sind, können auch die Wissenschaftler bisher nicht erklären. „Was letzten Endes die Grundlage oder die Ursache ist, da kann man viele Vermutungen anstellen. Das kann keiner noch so genau sagen“, sagt Mitautor Gunther Hartmann von der Universität Bonn.

Noch sind die Auswertungen der Daten aus Gangelt nicht abgeschlossen. Das Team um Streeck ist bereits dabei, weitere Aspekte der Infektion zu untersuchen, so zum Beispiel, wer bei der Karnevalssitzung in Gangelt möglicherweise wen und wie angesteckt hat. Aber auch, welche Rolle Alter, Geschlecht und Vorerkrankungen für die Schwere der Verläufe und Ansteckung spielen. Dennoch liefert die „Heinsberg“-Studie bereits jetzt wertvolle Anhaltspunkte zum Verhalten des Coronavirus und dem Verlauf der Pandemie. „Die Ergebnisse können dazu dienen, Modellrechnungen zum Ausbreitungsverhalten des Virus weiter zu verbessern – bislang ist hierzu die Datengrundlage vergleichsweise unsicher“, sagt Hartmann.

Quelle: Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Preprint (PDF)
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