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Seit Beginn der COVID-19-Pandemie konnten durch Mobilitätseinschränkungen und Social-Distancing-Massnahmen der italienischen Regierung mindestens 200 000 Spitalaufenthalte vermieden und im Laufe der Zeit die Übertragung von Ansteckungen um 45 % reduziert werden. Diese Ergebnisse wurden kürzlich in der Zeitschrift PNAS veröffentlicht. Die Studie wurde von Professor Andrea Rinaldo, dem Leiter des Labors für Ökohydrologie der EPFL (ECHO), sowie von Wissenschaftlern der Polytechnischen Universität Mailand, der Universität Ca' Foscari in Venedig, der Universität Zürich und der Universität Padua mitverfasst.
«Wir kommen zum Schluss, dass die drastischen Massnahmen der italienischen Regierung eine dadurch eine entscheidende Wirkung hatten, weil sie verhinderten, dass das Gesundheitssystem des Landes überlastet wird», so die Autoren.
Bildunterschrift: Schaubild mit der zu erwartenden Anzahl von Krankenhausaufenthalten unter verschiedenen Szenarien. Das Basisszenario zeigt die Ausbreitung der Epidemie mit allen implementierten Eindämmungsmassnahmen. Szenario A spiegelt nur die Beschränkungen vom Februar wider, während Szenario B keinen Beschränkungen entspricht. Die Karten zeigen die erwartete Zunahme der Krankenhauseinweisungen nach Provinz über das Basisszenario hinaus. / M. Gatto et al., PNAS, 2020
Mathematisches Modell
Die Forscher modellierten die Ausbreitung der COVID-19-Epidemie – die inzwischen zur Pandemie erklärt wurde – in Italien, indem sie die Zahl der mit der Krankheit in Krankenhäuser eingewiesenen Personen und die Zahl der gemeldeten Todesfälle zwischen dem Ausbruch in Italien und einem willkürlichen Stichtag, dem 25. März, untersuchten. Was diese Studie sowohl wichtig als auch einzigartig macht, ist ihre räumliche Auflösung. Die geografische Ausbreitung der Krankheit wird in 107 Provinzen und Ballungsgebieten modelliert – die granularste verfügbare Detailgenauigkeit.
Das Team kalibrierte das Modell, um die Mobilität der Menschen zu berücksichtigen, und nutzte dabei Volkszählungsdaten des nationalen Statistikinstituts Italiens zur Schätzung der präepidemischen Mobilität sowie die Ergebnisse einer unabhängigen Studie auf der Grundlage von Geolokalisierungsdaten von Mobiltelefonen, um zu ermitteln, inwieweit die von der Regierung auferlegten Einschränkungen die Bewegungsfreiheit der Menschen beeinträchtigten.
Nachdem die Forscher die Genauigkeit des Modells durch den Vergleich der Karte der Infektionen mit Beobachtungsdaten bestätigt hatten, verwendeten sie es, um die Auswirkungen der frühen Eindämmungsmaßnahmen zu untersuchen.
Bildunterschrift: Die Karte auf der linken Seite zeigt die Ausbreitung der Epidemie, wie sie im kommunalen Massstab simuliert wurde. Die beiden anderen Karten zeigen die Geographie der Epidemie, wie sie durch das Modell im Provinzmassstab (Mitte) simuliert und wie sie in den Daten (rechts) beobachtet wurde. / M. Gatto et al., PNAS, 2020
Das Modell deutete auch darauf hin, dass bis zum 25. März in Italien bis zu 600 000 Menschen mit dem Coronavirus infiziert gewesen sein könnten, darunter viele asymptomatische Fälle – weit über der offiziellen Zahl von 74 386.
Die Forscher heben die wichtige Rolle hervor, die infizierte, aber asymptomatische Fälle bei der Verbreitung des Virus spielen, und fordern Massenabstrichkampagnen zur Identifizierung und Isolierung präsymptomatischer Personen. Sie weisen auch darauf hin, dass eine bessere Rückverfolgung von Kontakten und örtlich begrenzte Einschränkungen dazu beitragen könnten, die Ausbreitung der Epidemie zu stoppen und gleichzeitig soziale und wirtschaftliche Störungen zu begrenzen.
Interventionsstrategien
Andrea Rinaldo, Empfänger eines Advanced Grant Fellowship des European Research Council (ERC) und ordentlicher Professor an der EPFL, verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in der Modellierung von Epidemien. Seine früheren Forschungsergebnisse wurden von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) und Ärzte ohne Grenzen (Médecins Sans Frontières, MSF) genutzt, um Interventionsstrategien zur Begrenzung der Ausbreitung von Cholera und anderen durch Wasser übertragenen Krankheiten zu entwickeln.
Prof. Rinaldo war sehr daran interessiert, die COVID-19-Studie so schnell wie möglich in Gang zu bringen, deshalb wandte er sich an Kollegen, die zuvor in seinem Labor gearbeitet hatten. «Ich habe ehemalige Doktoranden und Postdocs sowie einen Gastprofessor praktisch über Nacht rekrutiert», erklärt er. «Indem wir Technologien, mit denen wir in der Vergangenheit gearbeitet hatten, anders anwendeten, konnten wir das neue Modell im Handumdrehen entwickeln. Unser Beitrag zeigt, dass das Modell eine zuverlässige Evidenzbasis für die Notfallplanung darstellt. Aber das ist erst der Anfang. Unser nächster Schritt wird darin bestehen, es für die Analyse von Zukunftsszenarien zu verwenden.»
Zeitleiste der Einschränkungen in Italien
21. Februar: Der erste COVID-19-Fall wird in der Lombardei bestätigt.
23. Februar: Zehn Gemeinden in der Lombardei und eine im Veneto, die als Infektionsherde identifiziert wurden, werden unter strikte Abriegelung gestellt. Unternehmen und Schulen werden geschlossen und öffentliche Veranstaltungen werden abgesagt.
8. März: Der erste Fall von COVID-19 wird in der Lombardei bestätigt: Die gesamte Lombardei und 15 Provinzen in Norditalien werden unter Quarantäne gestellt. Im Rest des Landes werden Social-Distancing-Massnahmen durchgeführt. Ein Medienleck eines Gesetzesentwurfs, in dem diese Massnahmen umrissen werden, löst Panik aus und veranlasst einige Menschen, Norditalien zu verlassen und sich in andere Teile des Landes zu begeben.
11. März: Das Sperrgebiet wird ausgeweitet und landesweit werden strenge Bewegungsbeschränkungen eingeführt.