R0: Wie Wissenschaftler die Intensität eines Ausbruchs wie des Coronavirus und sein Pandemiepotenzial quantifizieren

Joseph Eisenberg

Professor und Lehrstuhl für Epidemiologie

12. Februar 2020

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Dies ist eine aktualisierte Version eines Artikels, der ursprünglich am Feb. 5, 2020 auf das Gespräch. Die Reproduktionszahl für die saisonale Grippe wurde am 27. März 2020 korrigiert.

Wenn Sie den Film „Contagion“ von 2011 über eine weltweite Pandemie eines neuen Virus gesehen haben, dann haben Sie den Begriff „R0.“

Ausgesprochen „R nichts“, das ist nicht nur Jargon in Hollywood. Es stellt ein wichtiges Konzept in der Epidemiologie dar und ist ein entscheidender Bestandteil der öffentlichen Gesundheitsplanung während eines Ausbruchs, wie der aktuellen Coronavirus-Pandemie, die sich seit ihrer ersten Identifizierung in China weltweit verbreitet hat.

Wissenschaftler verwenden R0 – die Reproduktionszahl -, um die Intensität eines Ausbruchs einer Infektionskrankheit zu beschreiben. R0-Schätzungen waren ein wichtiger Teil der Charakterisierung von Pandemien oder großen öffentlichen Ausbrüchen, einschließlich der SARS-Pandemie 2003, der H1N1-Influenzapandemie 2009 und der Ebola-Epidemie 2014 in Westafrika. Es ist etwas, was Epidemiologen über SARS-CoV-2, das Virus, das COVID-19 verursacht, festnageln wollen.

Wie weit verbreitet sich eine Krankheit?

Die formale Definition des R0 einer Krankheit ist die Anzahl der Fälle, die eine infizierte Person im Durchschnitt während ihrer Infektionsperiode verursacht.

Der Begriff wird auf zwei verschiedene Arten verwendet.

Die Grundreproduktionszahl stellt das maximale epidemische Potential eines Erregers dar. Es beschreibt, was passieren würde, wenn eine infektiöse Person in eine vollständig anfällige Gemeinschaft eintreten würde, und ist daher eine Schätzung, die auf einem idealisierten Szenario basiert.

Die effektive Reproduktionszahl hängt von der aktuellen Anfälligkeit der Population ab. Dieses Maß des Übertragungspotentials ist wahrscheinlich niedriger als die grundlegende Reproduktionszahl, basierend auf Faktoren wie der Frage, ob einige der Personen gegen die Krankheit geimpft sind oder ob einige Personen aufgrund einer vorherigen Exposition mit dem Erreger Immunität haben. Daher ändert sich der effektive R0 im Laufe der Zeit und ist eine Schätzung, die auf einer realistischeren Situation innerhalb der Bevölkerung basiert.

Es ist wichtig zu erkennen, dass sowohl das grundlegende als auch das effektive R0 situationsabhängig sind. Es wird durch die Eigenschaften des Erregers beeinflusst, z. B. wie ansteckend es ist. Es wird von der Wirtspopulation beeinflusst – zum Beispiel, wie anfällig Menschen aufgrund des Ernährungszustands oder anderer Krankheiten sind, die das Immunsystem beeinträchtigen können. Und es wird von der Umwelt beeinflusst, einschließlich Dingen wie Demografie, sozioökonomischen und klimatischen Faktoren.

Zum Beispiel liegt R0 für Masern zwischen 12 und 18, abhängig von Faktoren wie Bevölkerungsdichte und Lebenserwartung. Dies ist ein großes R0, hauptsächlich weil das Masernvirus hochinfektiös ist.

Andererseits ist das Influenzavirus mit seinem R0 von 0, 9 bis 2, 1 weniger infektiös. Influenza verursacht daher nicht die gleichen explosiven Ausbrüche wie Masern, bleibt jedoch aufgrund ihrer Fähigkeit bestehen, das menschliche Immunsystem zu mutieren und ihm auszuweichen.

Was macht R0 für die öffentliche Gesundheit nützlich?

Der Demograf Alfred Lotka schlug in den 1920er Jahren die Reproduktionszahl als Maß für die Reproduktionsrate in einer bestimmten Population vor. In den 1950er Jahren schlug der Epidemiologe George MacDonald vor, damit das Übertragungspotenzial von Malaria zu beschreiben. Er schlug vor, dass, wenn R0 kleiner als 1 ist, Die Krankheit in einer Population aussterben wird, weil im Durchschnitt eine infektiöse Person auf weniger als eine andere anfällige Person übertragen wird. Wenn R0 größer als 1 ist, breitet sich die Krankheit aus.

Wie viele andere wird jeder Kranke infizieren?

Die Reproduktionszahl, kurz R0, beschreibt, wie viele zusätzliche Krankheitsfälle jede infizierte Person während ihrer Infektionsperiode verursachen wird. Die Zahlen sind ein Bereich, da sie von einer Vielzahl von Faktoren abhängen, die von Situation zu Situation variieren.

Disease	Reproduction number R0
Ebola, 2014	1.51 to 2.53
H1N1 Influenza, 2009	1.46 to 1.48
Seasonal Influenza	0.9 to 2.1
Measles	12 to 18
MERS	around 1
Polio	5 to 7
SARS	<1 to 2.75
Pocken	5 bis 7
SARS-CoV-2 (verursacht COVID-19)	1,5 bis 3,5

Wenn agenturen finden heraus, wie sie mit einem Ausbruch umgehen sollen, Sie versuchen, R0 auf weniger als zu senken 1. Dies ist schwierig für Krankheiten wie Masern, die einen hohen R0 haben. Es ist besonders schwierig für Masern in dicht besiedelten Regionen wie Indien und China, wo R0 höher ist, im Vergleich zu Orten, an denen die Menschen stärker verteilt sind.

Für die SARS-Pandemie im Jahr 2003 schätzten Wissenschaftler den ursprünglichen R0 auf etwa 2,75. Ein oder zwei Monate später fiel der effektive R0 unter 1, dank des enormen Aufwands, der in Interventionsstrategien, einschließlich Isolations- und Quarantäneaktivitäten, gesteckt wurde.

Die Pandemie ging jedoch weiter. Während im Durchschnitt eine infektiöse Person auf weniger als eine anfällige Person übertragen wird, wird gelegentlich eine Person auf Dutzende oder sogar Hunderte anderer Fälle übertragen. Dieses Phänomen wird als Superspreizung bezeichnet. Beamte dokumentierten während der SARS-Epidemie in Singapur, Hongkong und Peking mehrmals Super Spreader-Ereignisse.

R0 für Coronavirus SARS-CoV-2

Eine Reihe von Gruppen hat R0 für dieses neue Coronavirus geschätzt. Die Imperial College Group hat geschätzt, dass R0 irgendwo zwischen 1,5 und 3,5 liegt. Die meisten Modellierungssimulationen, die zukünftige Fälle projizieren, verwenden R0s in diesem Bereich.

Diese Unterschiede sind nicht überraschend; Es gibt Unsicherheit über viele der Faktoren, die in die Schätzung von R0 einfließen, z. B. bei der Schätzung der Anzahl der Fälle, insbesondere zu Beginn eines Ausbruchs.

Basierend auf diesen aktuellen Schätzungen sind Projektionen der zukünftigen Anzahl von Coronavirus-Fällen mit hoher Unsicherheit behaftet und werden wahrscheinlich etwas ungenau sein.

Die Schwierigkeiten ergeben sich aus einer Reihe von Gründen.

Erstens sind die grundlegenden Eigenschaften dieses viralen Erregers – wie die infektiöse Periode – noch unbekannt. Zweitens wissen die Forscher nicht, wie viele leichte Fälle oder Infektionen, die nicht zu Symptomen führen, von der Überwachung übersehen wurden, aber dennoch die Krankheit verbreiten. Drittens erholt sich die Mehrheit der Menschen, die an diesem neuen Coronavirus erkrankt sind, und ist wahrscheinlich immun dagegen, wieder damit zu erkranken. Es ist unklar, wie sich die sich ändernde Anfälligkeit der Bevölkerung auf die zukünftige Ausbreitung der Infektion auswirken wird. Wenn sich das Virus in neue Regionen und Gemeinschaften bewegt, trifft es auf Menschen mit unterschiedlichen Gesundheitszuständen, die ihre Anfälligkeit für Krankheiten beeinflussen, sowie auf unterschiedliche soziale Strukturen, die beide seine Übertragbarkeit beeinflussen.

Schließlich, und wahrscheinlich der wichtigste Grund, kennt niemand die zukünftigen Auswirkungen der derzeitigen Maßnahmen zur Krankheitsbekämpfung. Die aktuellen Schätzungen von Epidemiologen zu R0 sagen nichts darüber aus, wie Maßnahmen wie Reisebeschränkungen, soziale Distanzierung und Selbstquarantänemaßnahmen die weitere Ausbreitung des Virus beeinflussen werden.

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