R-Wert, Verdopplungszeit und andere Zahlen kurz erklärt

Diese Rate – auch R genannt – beschreibt, wie viele Menschen von einer mit dem Coronavirus infizierten Person angesteckt werden. Zurzeit liegt die Reproduktionsrate laut Robert Koch Institut bei etwa 0,7 (im RKI-Bericht auf Seite 7 oben). Das bedeutet, das 1.000 Infizierte 700 Menschen anstecken. Das Virus verbreitet sich also langsamer als zuvor. Bleibt der R-Wert bei 1, hält sich die Zahl der Ansteckungen konstant. Liegt der Wert über 1, gerät das Gesundheitssystem sehr schnell an seine Grenzen. Deshalb war die Nervosität in Deutschland groß, als R am 11. April mit 1,3 seinen bisherigen Höchststand erreichte.

Je deutlicher der R-Wert unter 1 liegt, desto eher ist die Politik zu Lockerungen der Coronamaßnahmen bereit. Allerdings sorgt R für Irritationen, wenn der Wert schwankt. Das liegt an der Datenlage. Am Wochenende wird weniger auf Sars-CoV-2 getestet. Manchmal verzögern sich die Meldungen von den Gesundheitsämtern zum RKI. Das macht die Datenlage ungenau. Doch selbst wenn alle Daten exakt vorlägen, ließe R sich nicht einfach daraus ablesen. Denn es vergehen mehrere Tage, bis ein Infizierter einen anderen ansteckt. Das Virus lässt sich nicht so einfach mit einem Zahlenmodell bändigen.

Dieser Wert besagt, nach wie vielen Tagen sich die Zahl der Infizierten verdoppelt. Zu Beginn der Pandemie wurde sehr auf die Verdoppelungszeit geschaut. Denn sie eignet sich, um das exponentielle Wachstum zu beschreiben. In Deutschland gibt es aber kein exponentielles Wachstum mehr. Daher lässt der Verlauf der Infektionszahlen sich mit R inzwischen besser beschreiben.

Als MFA oder ZFA wissen Sie, dass Menschen mit dem Coronavirus infiziert sein können, ohne Symptome zu zeigen. Sie sind ansteckend, obwohl niemand von ihrer Erkrankung weiß. Wie hoch diese Dunkelziffer ist, beschäftigt die Wissenschaftler sehr. Wie viele Menschen tragen das Virus in sich und infizieren andere, weil sie sich auf der sicheren Seite wähnen?

Der aktuellen Heinsberg-Studie zufolge ist sie mehr als zehnmal höher als die Zahl der offiziell gemeldeten Fälle. Zum Stichtag 3. Mai waren 162.496 Infizierte gemeldet. Die Virologen der Universität Bonn gehen davon aus, dass an diesem Tag bereits etwa 1,8 Millionen Menschen in Deutschland infiziert waren.

Auch über die Zahl der Toten informieren die Epidemiologen und Virologen. Sie ist zunächst sehr unterschiedlich. In Bayern, dem Bundesland mit den meisten Infizierten, liegt die Zahl der Todesfälle statistisch bei 14,7 pro 100.000 Einwohnern. In Mecklenburg-Vorpommern, dem Bundesland mit den wenigsten Infizierten, bei nur 1,1 pro 100.000 Einwohnern. Das zeigt, dass die Hotspots in Deutschland sehr unterschiedlich verteilt waren.

Aber wie groß ist der Anteil der Todesfälle unter den Infizierten? Auch dazu gibt es keine eindeutige Zählweise. Die infection fatality rate (IFR, auch Sterblichkeitsrate) sagt aus, wie viele Todesfälle es unter den Infizierten gibt – einbezogen werden also auch diejenigen, die gar keine Symptome zeigen. Die case fatality rate (CFR, auch Fallsterblichkeit) hingegen benennt die Zahl der Menschen, die an COVId-19 erkrankten und schließlich daran starben. Den Bonner Autoren der Heinsberg-Studie zufolge liegt die IFR am Studienort Gangelt bei 0,37 Prozent.

Zahlen zur Sterblichkeit gelten als eine gute Messgröße, um das Ausmaß der Pandemie zu beschreiben. Die Übersterblichkeit beschreibt die höhere Zahl von Todesfällen gemessen an den üblicherweise zu einer Jahreszeit gemessenen Werten. So starben in der Lombardei im Norden Italiens in der ersten Aprilhälfte täglich mehr als 5.000 Menschen. In den Vorjahren waren es nur etwa 1.400 Sterbefälle pro Tag.

Statistiken zu Coronainfektionen sind für die Medizin und Politik sehr hilfreich, um die Versorgung zu sichern und sich auf eine mögliche zweite Corona-Infektionswelle vorzubereiten. Doch weist das Robert Koch Institut darauf hin, dass Zahlen wie R und die Verdopplungszeit Momentaufnahmen seien. Auch wenn sich ein positiver Trend zeigt, gelte es, die Empfehlungen zu Abstand und Hygiene einzuhalten.