Die COVID-19-Pandemie: Wie gelingt eine transparente Kommunikation von Risiken?

Beispiel 1. Sterblichkeit

Angaben zur Sterblichkeit gehören zu den wichtigsten Kennziffern bei der Beurteilung der Gefährlichkeit von SARS-CoV-2 und werden z.B. genutzt, um Länder miteinander zu vergleichen. Häufig werden die absoluten Zahlen zur Sterblichkeit jedoch ohne eine klar erkennbare Bezugsgröße genannt, oder die Zahl der Verstorbenen wird an der Anzahl der auf SARS-CoV-2 positiv getesteten Fälle relativiert – der sog. Fallsterblichkeitsrate (case fatality rate). Beide Werte erlauben keine realistische Einschätzung der tatsächlichen Bedrohung, weil (a) die Fallsterblichkeitsrate davon abhängt, wie viele Tests jeweils durchgeführt werden und welche Altersgruppen getestet werden; (b) der Nenner der Fallsterblichkeit, d.h. die Anzahl der auf SARS-CoV-2 positiv Getesteten, deutlich kleiner ist als die wahre COVID-19-Infektionrate und damit die Sterblichkeit überschätzt wird; oder (c) weil absolute Zahlen ohne eine Bezugsgröße keinerlei Einordnung über die wahre Größe des Risikos erlauben.

Lösungen:

1. Absolute Zahlen zur Sterblichkeit sind immer in Bezug zu einer Grundpopulation zu setzen: z.B. „526 pro 100.000 positiv auf SARS-CoV-2 getestete Einwohner (Stand: 26.10.2020)“. Die Visualisierung der Zahlen in Form von Symbolen (Punkte, Figuren) oder Faktenboxen kann dabei das Verständnis fördern [5], [6], [7].

2. Es ist klar zu benennen, ob es sich um die Fallsterblichkeit (case fatality rate/Nenner: Anzahl der SARS-CoV-2-positiv getesteten Einwohner) oder um die Infektionssterblichkeit (infection fatality rate/Nenner: Anzahl aller tatsächlich mit SARS-CoV-2 Infizierten) handelt. Letztere Kennzahl erlaubt trotz der gegenwärtig mit ihr assoziierten Unsicherheit eine realistischere Einschätzung der Bedrohung.

3. Um eine realistische Vorstellung der Größenordnungen zu ermöglichen, sollten aussagekräftige Vergleiche zu anderen Gesundheitsrisiken – möglichst altersadjustiert – gegeben werden, z.B.: „In der Altersgruppe der 70- bis 80-Jährigen verstarben in den zurückliegenden 6 Monaten XX Personen an COVID-19. Im selben Zeitraum sind in dieser Altersgruppe XX Personen an einer ambulant erworbenen Pneumonie verstorben.“

Beispiel 2. Reproduktionsrate

Die Reproduktionsrate R gibt an, wie viele andere Personen eine bereits infizierte Person ansteckt. Sie resultiert aus der Eigenschaft des Virus und dem menschlichen Verhalten. Hat R beispielsweise den Wert „2“ (R=2), steckt jede infizierte Person im Durchschnitt zwei weitere Personen an. In den zurückliegenden Monaten wurde immer wieder von Anstiegen bzw. Absinken der Reproduktionsrate berichtet [8]. Wurden zu Beginn der Pandemie noch tagesaktuelle Veränderungen beschrieben, hat sich im weiteren Verlauf die Nutzung der 7-Tages-Reproduktionsrate als stabileres Maß durchgesetzt. Dennoch können in Bezug auf die Reproduktionsrate zwei wichtige Aspekte in der Kommunikation außer Blick geraten: Zum einen, dass die Konfidenzintervalle der verglichenen Reproduktionsraten überlappen, womit Unterschiede zwischen den Raten nicht postuliert werden können. Zum anderen, dass sich die Konfidenzintervalle über einen Bereich von </> null erstrecken können, was bedeutet, dass der wahre Wert sowohl im Bereich eines Absinkens als auch eines Anstiegs liegen kann. Das Nichtwürdigen dieser wissenschaftlichen Unsicherheiten in der öffentlichen Kommunikation wurde in den Medien kritisch reflektiert [8], was für Laien verunsichernd sein dürfte.

Lösungen:

Wissenschaftliche Unsicherheit kann numerisch oder verbal dargestellt werden. Nachfolgend sind die Varianten mit abnehmender Präzision am Beispiel der Reproduktionsrate (R) dargestellt [9].

Numerische Darstellung:

1. Konfidenzintervalle: „Gegenwärtig liegt die Reproduktionsrate bei 1,1 mit einem Konfidenzintervall (95% CI) von 0,9 bis 1,3. In den Tagen zuvor lag sie bei 0,7 mit einem Konfidenzintervall (95% CI) von 0,5 bis 1,0“ (für wissenschaftliche Kontexte zu nutzen).

2. Range/Bandbreite: „Gegenwärtig liegt die Reproduktionsrate zwischen 0,9 und 1,3. In den Tagen zuvor lag sie zwischen 0,5 bis 1,0. Aufgrund der mit dem Streubereich behafteten Unsicherheit ist derzeit jedoch kein Rückschluss darauf möglich, ob die Rate tatsächlich ansteigt.“ 

3. Rundung: „Die gegenwärtige Reproduktionsrate liegt – wie in den Tagen zuvor – bei circa 1,0.“

Verbale Darstellung: 

1. Qualifizierende Statements zur numerischen Unsicherheit: „Möglicherweise ist X gesunken“, „Die Daten legen einen Anstieg nahe, sind derzeit aber noch unsicher …“

2. Benennen inhaltlicher Unsicherheit: „Derzeit ist das Risiko aufgrund fehlender Daten nicht sicher abschätzbar“, „Wir haben dazu noch keine Erkenntnisse, deshalb ist es möglich, dass wir die gegenwärtige Situation überschätzen, aber auch unterschätzen“.

3. Nicht so-Kommunikation! Explizite Auslassung von Unsicherheit (z.B. „Eine zweite schwere Infektionswelle trifft uns mit Sicherheit“, „Es besteht mittlerweile kein Zweifel mehr, dass …“).

Beispiel 3. Inzidenz

Die Inzidenz gibt an, wie viele Personen innerhalb einer definierten Population und eines bestimmten Zeitraums an einer Krankheit neu erkranken. Seit der am 06.05.2020 erfolgten Festlegung des präventionspolitischen Grenzwerts von ≥ 50 Neuinfektionen binnen sieben Tagen auf 100.000 Einwohner pro Landkreis durch die Bundeskanzlerin und die Ministerpräsident*innen hat die Inzidenz eine besondere Prominenz erlangt. COVID-19 kann dabei in Abhängigkeit von Alter und Geschlecht in sehr unterschiedlichen Schweregraden auftreten [10], [11], [12], [13]. Obwohl für die Inzidenz dieselben Fallstricke gelten, wie oben für die Sterblichkeitsrate beschrieben, kommt im Zusammenhang mit COVID-19 der Schweregrad der Erkrankung (asymptomatisch; leicht und unkompliziert; moderat; schwere Pneumonie; kritisch [14]) als eine weitere relevante Dimension hinzu. Erfolgt in der Kommunikation keine Stratifizierung nach Schweregraden, wird die subjektive Risikowahrnehmung in der Bevölkerung unscharf bleiben. Auch sollte mit Blick auf die Inzidenz benannt werden, auf welcher Basis sie angegeben wird (z.B. „nur“ anhand der positiv getesteten und ohne die unentdeckten Fälle) und wie sich die Inzidenz ohne präventive Maßnahmen potenziell entwickelt hätte [15].

Lösungen:

1. Auch für Inzidenz gilt, dass absolute Zahlen immer in Bezug zu einer Grundpopulation zu setzen sind, z.B.: XX positiv auf SARS-CoV-2 Getestete pro 100.000 Einwohner in den zurückliegenden X Tagen.

2. Es ist genau zu spezifizieren, auf wen (z.B. alle, bestimmte Schweregrade) die Information zielt: z.B. „Die Inzidenz kritischer Covid-19-Erkrankungen wird derzeit auf XX Fälle pro 100.000 Einwohner geschätzt.“ [10]

3. Bei niedriger Inzidenz und intensiver Umsetzung von Präventionsmaßnahmen können – solange keine Daten aus randomisiert-kontrollierten Studien vorliegen – Schätzungen aus Modellierungsstudien helfen, den Effekt der Maßnahmen zu illustrieren: z.B. „Ohne Quarantänemaßnahmen hätten in Deutschland laut Schätzungen zwischen dem 28.1.-27.10.2020 zwischen 778 und 978 Fälle pro 100.000 (statt 541) auftreten können.“ [11]

Fazit

Bei der Einordnung und Kommunikation von neuartigen pandemischen Verläufen kommt gesundheitspolitischen bzw. in der Versorgung tätigen Akteur*innen sowie Journalist*innen eine hohe Verantwortung zu. Die in diesem Artikel vermittelten Empfehlungen zur Risiko- und Unsicherheitskommunikation können dabei helfen, Irritationen bezüglich sich scheinbar widersprechender Inhalte im pandemischen Verlauf zu vermeiden und die Akzeptanz für notwendige präventive Maßnahmen bestmöglich zu erhalten [16].