DIW: Corona-Tests sind zu selektiv, um auf tatsächliche Infektionszahlen zu schließen

Spätestens seit Ende März ist die Corona-Krise endgültig in Deutschland angekommen. Unklar ist aber bis heute, inwieweit die offizielle Fallzahl die tatsächliche Entwicklung der Epidemie widerspiegelt.

Nutzen und Kosten einer möglichen Lockerung der einschränkenden Maßnahmen können allerdings nur dann sinnvoll betrachtet werden, wenn die Zahl der Erkrankten und die aktuelle Infektionsgeschwindigkeit bekannt sind. Gleichermaßen benötigen die Gesundheitssysteme in Deutschland und Europa Informationen über die Ausbreitung der Epidemie, um Kapazitäten anzupassen und die Versorgung der Patienten sicherzustellen. Die Entscheidungskriterien, welche Menschen getestet werden, sind in den europäischen Ländern, aber auch innerhalb Deutschlands sehr unterschiedlich. Die derzeit verfügbaren Informationen zu den getesteten Personen sind unzureichend – und damit keine angemessene Grundlage für informierte politische Entscheidungen.

Tests auf den SARS-CoV-2 Virus erfüllen derzeit zwei unterschiedliche Funktionen: Einerseits dienen Tests der Diagnostik, um individuelle COVID-19-Fälle zu erkennen; andererseits werden Fallzahlen, also Testergebnisse, als Datenbasis verwendet, um den Verlauf der Epidemie nachzuvollziehen. Durchgeführt werden Tests in Deutschland allerdings ausschließlich aufgrund ihrer diagnostischen Funktion. Dadurch unterliegen Testungen und die damit verbundenen gemeldeten Fallzahlen einer Selektion von Patienten. Diese Selektion bedeutet, dass bei bestimmten Personen eine höhere Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie getestet und ihre Infektion diagnostiziert wird.

Zahl tatsächlicher Infektionen ist durch Selektion schwer nachvollziehbar
Ist eine Testung mit Kosten verbunden oder ist die Anzahl möglicher Tests begrenzt, müssen Entscheidungen darüber getroffen werden, wer getestet wird. Der rein diagnostische Test an sich verfügt über keinen unmittelbaren Direktnutzen. Stattdessen ist das Testergebnis relevant, denn auf diesem basiert, wie Patienten am besten behandelt werden können. In der Regel werden stärkere Folgemaßnahmen benötigt, wenn ein Testergebnis positiv ausfällt. Dadurch hat eine Testung immer dann einen höheren informativen Wert, wenn sie unter ansonsten gleichen Bedingungen mit einer höheren Wahrscheinlichkeit positiv ausfällt. [1]
Allerdings ist die Entscheidung zur Testung nicht nur patientenabhängig. Das Ausmaß der Selektion wird durch Testkapazitäten, Präferenzen, Kosten sowie der Verfügbarkeit von Diagnostiken im Vorfeld einer Labortestung bedingt.[2] Die Selektivität von Testungen hat zur Folge, dass aus reinen Fallzahlen, also bestätigten Positivergebnissen, nur wenig Information über tatsächliche Infektionszahlen gewonnen werden können.

Erhebliche Unterschiede in den Teststrategien verschiedener Länder
Ein zentraler Bestandteil der öffentlichen Diskussion sind die Erfahrungen anderer Länder mit der Epidemie. Betrachtet man die Entwicklung der gemeldeten COVID-19-Fallzahlen relativ zur Einwohnerzahl für einige ausgewählte Länder, für die Testinformationen vorliegen, verzeichnen Deutschland und Frankreich ähnliche Verläufe (Abbildung 1). In Italien, Belgien und den Niederlanden werden im Vergleich höhere, in Südkorea niedrigere relative Fallzahlen gemeldet.

Der Ausgangspunkt ist bei allen der Zeitpunkt, an dem der erste Fall auf eine Million Einwohner bestätigt wurde. Allerdings unterscheiden sich die Länder stark in der Zahl ihrer gemeldeten Testungen (Abbildung 2, links). So wurden in Deutschland, relativ zur Einwohnerzahl, bisher doppelt so viele Testproben untersucht wie in Belgien. Auch in Italien wurden bisher vergleichsweise viele Testungen durchgeführt, allerdings stieg die Zahl der Testungen erst spät an. In Südkorea wurde eine große Zahl an Personen getestet, während in den Niederlanden und Frankreich weniger getestet wurde. Dagegen verzeichnen die Niederlande und Frankreich hohe Positivraten von über 20 Prozent (Abbildung 2, Panel rechts), das heißt in beiden Ländern hatte im Schnitt eine von fünf getesteten Personen tatsächlich eine SARS-CoV-2 Infektion. Im Vergleich fielen in allen bisherigen Testproben in Deutschland nur etwa 7,1 Prozent positiv aus.

Hohe Positivraten legen nahe, dass an Kapazitätsgrenzen getestet wird oder dass Tests mit hohen Kosten verbunden sind. Gleichermaßen könnten sie aber auch darauf hindeuten, dass besonders erfolgreich Diagnostiken im Vorfeld einer Testung eingesetzt werden. Eine Interpretation wird dadurch erschwert, dass in der Regel nicht von allen testenden Laboren Daten vorliegen und sich die angegebenen Testeinheiten verschiedener Länder unterscheiden.

text Anmerkung: Aufgrund fehlender Informationen zu Positivergebnissen fehlen Datenpunkte. Die Zahl der Testungen wird in Testproben (Deutschland, Belgien), getesteten Personen (Niederlande, Südkorea) oder in inkonsistenten Einheiten (Frankreich, Italien) angegeben. Quellen: Eigene Berechnungen basierend auf Daten der folgenden Institutionen: Robert Koch-Institut, Agence nationale de santé publique, Presidenza del Consiglio dei Ministri, Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport, Korea Centers for Disease Control and Prevention, Sciensano sowie auf aggregierten Daten von Max Roser, Hannah Ritchie and Esteban

Ohne einheitliche Testungen sind internationale Vergleiche von Fallzahlen irreführend
Nicht nur die reinen Fallzahlen unterscheiden sich zwischen den Ländern, sondern auch die Verteilung der Fallzahlen auf Subgruppen innerhalb der Bevölkerung. Ein Beispiel ist der Anteil von älteren Personen, eine der Risikogruppen (Abbildung 3). In Belgien, wo vergleichsweise wenig getestet wird (Abbildung 2), stellt die Gruppe der über 60-Jährigen 46,1 Prozent der COVID-19-Fälle, fast 20 Prozentpunkte höher als ihr Anteil in der Gesamtbevölkerung. In Deutschland stellt die Gruppe der älteren Personen dagegen einen zur Bevölkerung geringeren Anteil der bisherigen Fälle.

Häufig werden Unterschiede in der Verteilung der Infektionszahl auf die Altersgruppen als Grund für die unterschiedliche Mortalität verschiedener Länder genannt.[5] Eine solche Interpretation setzt allerdings voraus, dass Personen in den Subgruppen tatsächlich in demselben Verhältnis erkranken, wie sie auch getestet werden. Variieren die Testbedingungen verschiedener Länder, muss mit Unterschieden in der Selektivität der Testungen gerechnet werden. In besonders selektiven Regionen würden Patienten mit schwereren Verläufen, für die ein Test mit höherer Wahrscheinlichkeit positiv ausfällt, und Risikopatienten, für die eine Diagnose größere Vorteile bringt, eher getestet. In diesen Regionen bleiben Fälle mit milden Verläufen eher unentdeckt.

Internationale Unterschiede in der Verteilung der Fallzahlen auf Subgruppen können sowohl auf Unterschiede im Infektionsgeschehen als auch auf Unterschiede in den Teststrategien hindeuten. Zugleich können über gemeldete Todeszahlen nur eingeschränkt Aussagen über das Infektionsgeschehen in Nicht-Risikogruppen getroffen werden. Ohne eine Vereinheitlichung der Datenbasis besteht wenig Möglichkeit, Informationen über den Verlauf der Epidemie aus den Statistiken anderer Länder zu gewinnen.

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