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Mit Krankheiten wie COVID-19 effektiv Schritt halten

Eine EU-Initiative nutzt Data Mining und analytische Methoden, um das Potenzial von Big Data aus verschiedenen Quellen auszuschöpfen. Dies wird dazu beitragen, die Erkennung, Überwachung und Beurteilung neu auftretender Krankheiten in Europa zu verbessern.

Gesundheit

Die Auswirkungen und Folgen der durch das Coronavirus bedingten Gesundheitskrise sind auf der ganzen Welt spürbar. Ein internationales wissenschaftliches Team leistet daher Unterstützung bei den Überwachungsmaßnahmen, die der Eindämmung der Virusausbreitung dienen sollen. Das Team, das zum Teil vom EU-finanzierten Projekt MOOD (MOnitoring Outbreak events for Disease surveillance in a data science context) unterstützt wird, hat bereits mehrere Berichte veröffentlicht, in denen die unterschiedlichen Aspekte der Ausbreitung von COVID-19 untersucht werden. In einem Artikel, der in der Fachzeitschrift „Science“ erschien, präsentierten die Forschenden ein „globales metapopulationsbasiertes Modell zur Krankheitsübertragung, um die Auswirkung von Reisebeschränkungen auf die nationale und internationale Ausbreitung der Epidemie zu prognostizieren“. Im Artikel ist zu lesen: „Das Modell wird auf der Grundlage von international gemeldeten Fälle kalibriert und zeigt, dass sich zu Beginn des Reiseverbots in Wuhan am 23. Januar 2020 in den meisten chinesischen Städten bereits hohe Zahlen infizierter Reisender befanden. Die Reisequarantäne von Wuhan verzögerte die allgemeine epidemische Ausbreitung in Festlandchina lediglich um 3 bis 5 Tage, zeigte hingegen auf internationaler Ebene, wo die Zahl eingeschleppter Krankheitsfälle bis Mitte Februar um rund 80 % zurückging, deutlich spürbarere Wirkung.“ Die Ergebnisse lassen darauf schließen, dass „die anhaltenden 90%igen Ein- und Ausreisebeschränkungen in Festlandchina nur mäßige Auswirkungen auf die Epidemiekurve haben, sofern nicht zugleich auch die Übertragungswege innerhalb der Bevölkerung um mindestens 50 % reduziert werden.“ Die „Analyse des Ausbruchs von COVID-19 und die Modellrechnungen zu Reisebeschränkungen könnten für nationale und internationale Stellen einen maßgeblichen Beitrag zur Planung öffentlicher Gesundheitsmaßnahmen leisten“, wie die Forschenden hervorheben. Doch „obwohl das Reiseverbot von Wuhan sich bei der Eindämmung international eingeschleppter Fälle anfangs als wirksam erwies, steigt die Anzahl der außerhalb von Festlandchina beobachteten Fälle 2-3 Wochen nach dem Auftritt von Fällen mit anderem Infektionsursprung wieder an“, so die Forschenden weiter. Die zusätzlichen „Reisebeschränkungen, die den gesamten Verkehr um bis zu 90 % verringern, zeigen nur mäßige Wirkung, solange sie nicht mit staatlichen Gesundheitsmaßnahmen und Verhaltensumstellungen einhergehen, die eine wesentliche Reduzierung der Übertragbarkeit erst möglich machen“, so die Schlussfolgerung der Forschenden. Sie betonen, dass ihre Ergebnisse dazu beitragen könnten, optimierte Eindämmungsstrategien und Schutzmaßnahmen sowohl auf nationaler als auch auf internationaler Ebene zu entwickeln.

Risiken in Afrika

In einer weiteren, von MOOD mitfinanzierten Studie wurde die Bereitschaftsplanung afrikanischer Länder im Hinblick auf die Bekämpfung des neuartigen Coronavirus untersucht. Das vorläufige Manuskript, ein nicht begutachteter Vorabdruck, wurde auf medRxiv, einem kostenlosen Online-Archiv und Verteilserver zur Verfügung gestellt. „Wir haben die Fähigkeit der Länder, Fälle zu erkennen und darauf zu reagieren, mittels zweier Indikatoren ermittelt: Bereitschaft, anhand des Überwachungs- und Evaluationsrahmens zu den Internationalen Gesundheitsvorschriften [IGV] der Weltgesundheitsorganisation [WHO]; und Anfälligkeit, anhand des Infectious Disease Vulnerability Index [Index der Anfälligkeit für Infektionskrankheiten].“ Im Artikel ist zu lesen: „Die Länder mit dem höchsten Einschleppungsrisiko (Ägypten, Algerien, Republik Südafrika) verfügen über eine moderate bis hohe Reaktionskapazität, um Ausbrüche zu bekämpfen. In Ländern mit moderatem Risiko (Nigeria, Äthiopien, Sudan, Angola, Tansania, Ghana, Kenia) bestehen unterschiedliche Kapazitäten und eine hohe Anfälligkeit.“ Das MOOD-Projekt endet im Dezember 2023. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer „Rahmen- und Visualisierungsplattform zur Echtzeit-Analyse und Auswertung von epidemiologischen und genetischen Daten in Kombination mit ökologischen und sozioökonomischen Kovariaten“, wie es auf der Projektwebsite heißt. „Die Ergebnisse von MOOD werden gemeinsam mit Endanwendern geplant und weiterentwickelt, um ihren regelmäßigen Einsatz während sowie nach MOOD zu gewährleisten. Sie werden anhand von über die Luft, Vektoren und das Wasser übertragenen Modellerkrankungen, wie Antibiotikaresistenz, erprobt und optimiert.“ Weitere Informationen: MOOD-Projektwebsite

Schlüsselbegriffe

MOOD, COVID-19, Coronavirus, Epidemie, Ausbruch, Krankheit, Gesundheit

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