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Beatmungsstrategie bei CARDS (COVID-19 ARDS)

Seit Beginn der Pandemie ist es ein strittiges Thema, ab wann intubiert wird, da mit der mechanischen Beatmung auch das Risiko enorm steigt, an COVID-19 zu sterben.

Mit den aktuellen Behandlungsempfehlungen sollte – solange es keine Triagesituation gibt – die HĂ€ufigkeit der Beatmung unabhĂ€ngig von der Zahl der Neuinfektionen sein. Dem ist aber leider nicht so, wenn wir die tageweise Korrelation von DIVI und RKI Meldungen ĂŒber die letzten 5 Monate ansehen. Zu Beginn der zweiten Welle, gab es noch keinen Überhang von bereits lĂ€nger liegenden Patienten, es lagen also pro Neuerkrankten weniger Patienten auf der Intensivstation – die jeweils untere Punktreihe etwa bis zur Mitte der Grafik unten.

Mittlerweile sind die Patienten aber jĂŒnger, gesĂŒnder und liegen lĂ€nger, daher die jeweils obere Punktreihe. Was dazu auffĂ€llt, dass immer weniger Patienten auf der Intensivstation beatmet werden gemessen an Zahl der Intensivpatienten in Deutschland. Wie die Epidemiologie zu interpretieren ist, kann nur anhand klinischer Daten entschieden werden.

Ich vermute aber, es liegt nicht an den Patienten, da im Augenblick im Bereich von 20.000 – 25.000 relativ stabile Infektionsraten in einer relativ stabilen Ausgangspopulation auf relativ stabile Intensivversorgung trifft. Ich vermute es liegt daran, dass bei nahezu vollen Intensivstationen und nur begrenzt verfĂŒgbarem Personal die Entscheidung zur Beatmung spĂ€ter fĂ€llt und wovon Patienten profitieren.

 

CC-BY-NC Science Surf , accessed 12.08.2026

COVID-19 MortalitÀt VII: ICUs in Deutschland

The COVID-19 disease burden in Germany in 2020-years of life lost to death and disease over the course of the pandemic
Dtsch Arztebl Int 2021; 118: 145-51; DOI: 10.3238/arztebl.m2021.0147

Schilling J, Lehfeld A-S, Schumacher D et al. Krankheitsschwere der ersten COVID-19-Welle in Deutschland basierend auf den Meldungen gemaÌˆĂŸ Infektionsschutzgesetz. https://www.rki.de/DE/Content/Gesundheitsmonitoring/Gesundheitsberichterstattung/GBEDownloadsJ/JoHM_S11_2020_Krankheitsschwere_COVID_19.html

Roedl K, Jarczak D, Thasler L et al. Mechanical ventilation and mortality among 223 critically ill patients with coronavirus disease 2019: A multicentric study in Germany. Australian Critical Care. 2020

Rieg S, Cube M von, Kalbhenn J, Utzolino S, Pernice K, Bechet L, et al: COVID-19 in-hospital mortality and mode of death in a dynamic and non-restricted tertiary care model in Germany. medRxiv 2020. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.07.22.20160127v1

Karagiannidis C, Mostert C, Hentschker C, Voshaar T, Malzahn J, Schillinger G, et al: Case characteristics, resource use, and outcomes of 10 021 patients with COVID-19 admitted to 920 German hospitals: an observational study. The Lancet Respiratory Medicine 2020;8:853-862

Nachtigall I, Lenga P, Jóźwiak K, Thürmann P, Meier-Hellmann A, Kuhlen R, et al: Clinical course and factors associated with outcomes among 1904 patients hospitalized with COVID-19 in Germany: an observational study. Clinical Microbiology and Infection 2020. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1198743X20304936

Karagiannidis C, Windisch W, McAuley DF, Welte T, Busse R. Major differences in ICU admissions during the first and second COVID-19 wave in Germany. Lancet Respir Med. 2021 Mar 5:S2213-2600(21)00101-6. doi: Observational study of changes in utilization and outcomes in non-invasive ventilation in COVID-19
Christian Karagiannidis, Corinna Hentschker, Michael Westhoff, Steffen Weber-Carstens, Uwe Janssens, Stefan Kluge, Michael Pfeifer, Claudia Spies, Tobias Welte, Rolf Rossaint, Carina Mostert, Wolfram Windisch
doi: https://doi.org/10.1101/2021.03.28.21254477

J. SchĂŒttler, J.M. Mang, L.A. Kapsner, S.A. Seuchter, H. Binder, D. Zöller, O. Kohlbacher, M. Boeker, K. Zacharowski, G. Rohde, J. Balig, M.O. Kampf, R. Röhrig, H.-U. Prokosch
LetalitÀt von Patienten mit COVID-19: Untersuchungen zu Ursachen und Dynamik an deutschen UniversitÀtsklinika. https://www.ai-online.info/online-first/letalitaet-von-patienten-mit-covid-19-untersuchungen-zu-ursachen-und-dynamik-an-deutschen-universitaetsklinika.html

 

Jürgen Klauber · Jürgen Wasem Andreas Beivers · Carina Mostert (Hrsg). Krankenhaus 2021. Report S. 296

 

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COVID-19 MortalitĂ€t V: Vergleich Schweiz/Österreich

Hier noch ein Vergleich der Case Fatality Rate in Deutschland mit Österreich und der Schweiz.

Beide LĂ€nder haben in der ersten Phase offensichtlich dazu gelernt, wie man besser (nicht) beatmet, Deutschland hat eher nichts dazugelernt.

 

Quellen: RKI (Deutschland) https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4 AGES (Österreich) https://covid19-dashboard.ages.at/dashboard.html sowie Dashboard (Schweiz) https://www.covid19.admin.ch/de/overview Download am 24.1.2021. CFR im gleitenden Mittel aus FĂ€llen 14 Tage vor und TodesfĂ€llen 14 Tage nach dem Indextag. Letzter berichteter Wert 15.12.2020
Zeitungsausriss 29.10.2021, ĂŒberprĂŒft am 24.1.2021, Quelle https://wien.orf.at/stories/3073495/

 

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COVID-19 MortalitÀt IV: Wie wir sie senken könnten

In einem vorigen Teil habe ich die Frage gestellt, warum die COVID-19 MortalitĂ€t so unterschiedlich ist in Deutschland. Es gibt eine Reihe von epidemiologischen GrĂŒnden. Dazu zeigte ein Beispiel, dass die unterschiedliche MortalitĂ€t vermutlich an den Kliniken und nicht an der Infektionsepidemiologie liegt.

Im einem vierten Teil biete ich nun eine ErklĂ€rung fĂŒr das PhĂ€nomen an. Es ist nicht meine ErklĂ€rung, sondern die von Martin Tobin, einem der renommiertesten US Pneumologen und Lehrbuchautor. Hinweise gab es bereits in der ersten Welle, dass die FrĂŒhintubation fatal sein könnte. Tobin schreibt nun in einem Editorial der wichtigsten europĂ€ischen Pneumologie Zeitschrift

It has become part of medical dogma that information gained through an RCT represents the gold-standard for clinical practice. The RCT is a superb experimental design for testing the benefit of a pharmacological agent such as streptomycin. But many therapies differ in fundamental ways from pharmacological compounds. In the case of COVID-19, RCTs provide no guidance as to when to insert an endotracheal tube-the single most important decision in these patients. That decision is based on clinical judgment, gestalt and tacit knowledge-information that cannot be captured in an RCT.

Sowohl die WHO als auch die aktuelle AWMF Leitlinie ist also nicht auf dem Wissensstand (abgesehen davon dass die NIV Leitlinie 5 Jahre nicht mehr ĂŒberarbeitet wurde).

What is the science on which the WHO Guidelines are founded? The strong warnings against use of noninvasive strategies is apparently based on experience with coronavirus-induced Middle East Respiratory Syndrome (MERS). MERS is repeated nine times in the WHO Guidelines of January 28, 2020, whereas pathophysiological principles get no coverage. Published experience with MERS is based on 12 ICU patients who received mechanical ventilation…

Empirisch zeigt sich jedenfalls, dass mit RĂŒckgang der Intubation auch die MortalitĂ€t sinkt.

Emerging data from the Intensive Care National Audit & Research Centre (ICNAARC) reveal that 28-day mortality of COVID-19 patients admitted to the ICU decreased from 43.5% … for the time period 1 February-28 March to 34.4% … for time period 16 April-21 May, 2020. Over the same period, the rate of intubation (and mechanical ventilation) decreased from 75.9% to 44.1%. … Use of CPAP is a clinical art …

(es gibt sogar einen Case/Crossover Versuch zur Intubation, der klar gegen die Intubation spricht). Nach Meinung von Tobin mĂŒssten wir also primĂ€r auf NIV/CPAP setzen und die Intubation nur als ultima ratio ansehen (… bei 38 AtemzĂŒgen/min oder ein PaO2 von 73.6 mmHg bei FiO2 0.26…). Ich Ă€ndere nun meine eigene PatientenverfĂŒgung auf #DNI (“do not intubate”) bis die Pandemie vorbei ist.

 

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COVID19 MortalitÀt III: Wie gut ist die Leitlinie zur Beatmung?

Schauen wir uns die Therapieempfehlung einmal genauer an, die vorgestern abend von der DIVI verschickt wurde. Wird die Leitlinie dem Anspruch gerecht, Empfehlungen zu geben “basierend auf der identifizierten Evidenz, der klinischen Expertise und den PatientenprĂ€ferenzen”? Continue reading COVID19 MortalitĂ€t III: Wie gut ist die Leitlinie zur Beatmung?

 

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COVID-19 MortalitĂ€t II: Hamburg und MĂŒnchen im Vergleich

Sehen wir uns den Verlauf der an das RKI gemeldeten FĂ€lle (grau), TodesfĂ€lle (rot) sowie in blau die Case Fatality Ratio oder Fall-Verstorbenen-Anteil und zwar als “verzögerungsbereinigter Fall-Verstorbenen-Anteil”, in dem in einem Verschiebefenster die FĂ€lle plus / minus 3 Tage um den Indextag mit den TodesfĂ€llen an Tag 14 plus / minus 3 Tage korreliert werden. Im ersten MĂ€rzdrittel ist die CFR stabil in MĂŒnchen; ĂŒber den gesamten Zeitraum betrĂ€gt sie 219/6526=3.4%.

CFR in MĂŒnchen bis 3.6.2020 (1. Welle). Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung, Skript auf Anfrage.

Im Vergleich dazu nun Hamburg. Hier ist die CFR im selben Zeitraum mit 264/5090=5.2% höher und hat zusÀtzlich noch einen Peak im letzten MÀrzdrittel.

CFR in Hamburg bis 3.6.2020. Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung, Skript auf Anfrage.

Das Sterberisiko ist in der Gesamtpopulation signifikant höher in Hamburg mit einem OR von 1.6 (1.3-1.9). Schauen wir uns daher auch noch die Alters- und Geschlechtsverteilung der Verstorbenen an.

SterbefĂ€lle Rohzahlen in Hamburg und MĂŒnchen bis 3.6.2020. Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung, Skript auf Anfrage.

In Hamburg versterben in allen Altersklassen mehr Menschen. Aus technischen GrĂŒnden kann ich leider nicht fĂŒr Alter und Geschlecht adjustieren weil in den RKI Meldedaten nach IfSchG Todesfall und Erkrankungsfall auf unterschiedlichen Zeilen stehen.

SterbefĂ€lle gegen ErkrankungsfĂ€lle in Land -bzw Stadtkreisen bis 3.6.2020. Datenstand RKI 9.12.2020. Hamburg, Wesel und MĂŒnchen sind markiert. Eigene Auswertung, Skript auf Anfrage.

Wie sieht es auf Intensivstationen aus? Nach den klinischen Studien von Kluge (Hamburg) und den Angaben von Wendtner (MĂŒnchen) wurden in Hamburg 996 und in MĂŒnchen 1300 Patienten hospitalisiert. Hamburg hat davon 261 Patienten auf die Intensivstation verlegt, MĂŒnchen 270.

SterbefĂ€lle auf den Intensivstationen in Hamburg und MĂŒnchen. Quelle: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1036731420303349 sowie https://www.sueddeutsche.de/muenchen/muenchen-klinik-corona-patienten-zwischenbilanz-1.5142374. Eigene Zusammenstellung, Skript auf Anfrage.

Von 223 FĂ€llen auf der Intensivstation in Hamburg starben 78, also 35%. Bei 261 FĂ€llen gesamt waren es damit hochgerechnet ca 91 TodesfĂ€lle. In MĂŒnchen starben 28% also 76 Menschen. Hamburg behandelte somit signifikant mehr Patienten auf der Intensivstation (OR 1.4, P=0.002). Auf der Intensivstation sterben mehr Patienten als in MĂŒnchen (ebenfalls OR 1.4, P=0.09) damit ergibt sich ein gepooltes Mantel-Haenszel OR von 1.6 ( 1.2-2.2, P=0.003) in der Klinik.

Dass bei der Auswertung der klinischen Daten nun exakt dasselbe Ergebnis herauskommt wie in den populationsbasierten RKI Daten belegt meiner Ansicht nach, dass die CFR von der klinischen Versorgung bestimmt wird.

Screenshot https://www.muenchen-klinik.de/covid-19/intensivzahlen/

Das wird zwar bisher von den Intensivmedizinern vehement bestritten, ist aber nachvollziehbar da nach RKI Angaben deutschlandweit 73% der InfektionsfÀlle hospitalisiert werden.

Was macht Hamburg nur anders als MĂŒnchen? Ich vermute die Behandlung ist etwas unterschiedlich.

Screenshot https://www.muenchen-klinik.de/covid-19/intensivzahlen/

 

 

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COVID-19 MortalitÀt I: Wieso ist die MortalitÀt In Deutschland so unterschiedlich?

Wenig diskutiert wurde bislang die sehr unterschiedliche IFR/CFR (Infection Fatality Ratio bzw Case Fatality Ratio) innerhalb der Bundesrepublik Deutschland.

CFR nach Altersgruppen in den einzelnen BundeslÀndern. Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung. Skript auf Anfrage. Definition der CFR als Fall-Verstorbenen-Anteil https://de.wikipedia.org/wiki/Fall-Verstorbenen-Anteil#Roher_Fall-Verstorbenen-Anteil

Zum einen könnte die Unterschiede ganz einfach methodische GrĂŒnde habe, dass etwa in einem Bundesland hĂ€ufiger getestet wird. Damit steigt der Nenner des Quotienten aus Verstorbenen zu infizierten FĂ€llen und die Ratio sinkt. Oder die Verstorbenen werden nicht vollstĂ€ndig erfasst, dann sinkt der Quotient ebenfalls. FĂŒr beide Annahmen gibt es aktuell wenig Belege.

Gemittelte CFR in den einzelnen Landkreisen. Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung, Skript auf Anfrage.

Die nĂ€chste Möglichkeit wĂ€re eine unterschiedliche genetische Empfindlichkeit der Bevölkerung. Aber nach allem was wir bisher wissen, etwa den Genomscans, ist diese Möglichkeit praktisch auszuschliessen. Es könnte auch natĂŒrlich auch sein, dass lokal unterschiedliche Virusvarianten (etwa B.1.1.7) grassieren. Leider gibt es in Deutschland trotz 150 Millionen Forschungsetat keine einzige flĂ€chendeckende Untersuchung (gerade mal 800 Sequenzen seit MĂ€rz), obwohl ich das in der molekularen Epidemiologie hĂ€tte leisten können. In der Gesamtschau ist es allerdings unwahrscheinlich, dass hier eine Virusvariante unter dem Radar lĂ€uft.

Möglicherweise gibt es in den einzelnen BundeslĂ€ndern unterschiedlich viele PatientenverfĂŒgung (“DNR” do not resuscitate, “DNI” do not intubate), wofĂŒr es aber auch keine empirischen Beweise gibt. Die CFR wird vor allem von Clustern in den Altersheimen in die Höhe getrieben. Heime sind in der Tat in Bayern mehr betroffen gewesen als in anderen BundeslĂ€ndern, Ursache unbekannt, Pflegemangel könnte eine mögliche Ursache sein. Ohne eine zentrale Sammlung von Überlastungsanzeigen ist das schwer zu beweisen, weil der Pflegemangel vielleicht nur mal eine Woche und nur an einem Ort besonders extrem war. Es könnte durchaus sein, dass eine hohe CFR eine Unterversorgung anzeigt. So wurde in Tirschenreuth die höchste CFR aller Landkreisen im Lauf der Pandemie beobachtet, als alte Menschen ĂŒberhaupt nicht mehr das Krankenhaus erreichten, sondern zuhause oder in Altenheimen starben. Allerdings kreuzen sich die Linien in dem Plot oben praktisch nicht, da die CFR auch bei jĂŒngeren Patienten sehr unterschiedlich ist. Sachsen liegt auch hier am unteren Rand des Spektrums mit 2,0% und Bayern am oberen Rand mit 4,3%. Es muss damit also weitere GrĂŒnde fĂŒr die Unterschiede geben.

Paradoxerweise könnte auch eine Überversorgung durch zu frĂŒhe Intubation die Prognose verschlechtern, so die Annahme von LungenĂ€rzten schon im FrĂŒhjahr. Es ist ja schon ein Unterschied, ob sich die Lunge physiologisch mit Unterdruck oder kĂŒnstlich mit Überdruck bewegt. Eine Studie im Lancet zeigte dann auch eine deutlich bessere Prognose wenn nicht maschinell beatmet wurde. Allerdings kommt hier “confounding by severity” ins Spiel, die Verzerrung durch die schlechtere Ausgangssituation. Das stimmt sicher, aber ist es die ganze Wahrheit?

Karagiannidis et al 2020 https://doi.org/10.1016/S2213-2600(20)30316-7 zeigten schon im Juni eine mehr als dreifach höhere Sterberate in beatmeten Patienten

Die aktuellen Empfehlungen zur Intubation basieren auf Horovitz Quotient ( arterieller Sauerstoffpartialdruck zur Konzentration von Sauerstoff in der eingeatmeten Luft), Atemfrequenz, Lungeninfiltrat und allgemeiner klinischer Situation. Es ist dann aber doch sehr unterschiedlich, was die “DIVI” (DÄ) oder die “LungenĂ€rzte” (Respiration) zu dem Thema veröffentlichen.

Warum gibt es trotz der Kontroverse keine prospektive Studie? Warum ist die MortalitÀt auf Hamburger Intensivstationen 4x höher als in Moers?

Hier ein Vergleich der Leitlinie

Kluge et al. 2020 https://doi.org/10.1007/s00101-020-00833-3 mit der 3. Version der Leitlinie und der Empfehlung “Kommt es unter den durchgefĂŒhrten Maßnahmen zur weiteren Progression der akuten respiratorischen Insuffizienz, sollten ohne zeitliche Verzögerung die Intubation und eine nachfolgende invasive Beatmung erfolgen. Maßgeblich bei dieser Maßnahme ist ausdrĂŒcklich der Patientenwunsch.”

mit der Situation auf der Intensivstation


Roedl et al 2020 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7590821 zeigen nur geringe Unterschiede in den Blutgaswerten bei Aufnahme zwischen beatmeten und nicht beatmeten Patienten, allerdings fĂŒhrt die Beatmung zu einem 10fach höherem Sterberisiko (OR 10.3, 3.5-40.9, p=6.3 *10^-8). Schlusssatz “Different management and therapy strategies of patients with COVID-19 requiring MV … cannot be entirely excluded.”

Warum wird Überleben nicht in einer Studie nach klinischem Status bei Aufnahme in der Klinik, auf der Intensivstation und zum Intubationszeitpunkt ausgewertet? Mit einer zentralen Auswertung der Kliniken wĂŒssten wir vielleicht, warum die Corona MortalitĂ€t in Deutschland so unterschiedlich ist.

Kleine Anekdote zum Schluss aus dem Pandemia Podcast (43:30): Der erste SARS Patient 2003 in Europa – der Arzt Hoe Nam Leong – wollte damals in Frankfurt auch nicht beatmet werden, er wusste wohl wieso…

 

CC-BY-NC Science Surf , accessed 12.08.2026

Tirschenreuth III: Der RKI Report

Seit gestern ist der RKI Bericht nun online verfĂŒgbar, Luisa Hommerich (ZEIT), Thomas Scharnagl (Frankenpost) und Maximilian Gerl / Matthias Köpf (SZ) haben bereits Kommentare dazu veröffentlicht.

Die Aussage von Ex-Landrat Lippert “dass unsere Maßnahmen gegriffen haben, zeigt auch der Rückgang der Coronazahlen, zeitweise auf Null” ist nicht so ganz nachvollziehbar. Aber schauen wir uns an, was es an Neuigkeiten zu der FrĂŒhphase gibt. Bisher wussten wir, dass

  1. bereits 10 FĂ€lle zur Zeit des Bierfestes in Mitterteich am 7.3. erkrankt waren. Allerdings wurde im Mittel erst nach 13 Tagen gemeldet, also nach der Inkubationszeit von 4-12 Tage.

    Die ersten 293 FĂ€lle des LK Tirschenreuth mit Erkrankungsdatum vor dem 19.3.: Das Gesundheitsamt beginnt erst am 10.3. zu melden wobei die Melde-Intervalle immer lĂ€nger werden. Der Zeitpunkt des Starkbierfestes ist mit einer vertikalen grĂŒnen Linie markiert, die Inkubationszeit von 4 bis 12 Tagen mit einer roten Linie. 74% der FĂ€lle treten in der Inkubationszeit nach dem Starkbierfest am 7.3. auf, 16% bereits vor der Inkubationszeit des Zoigl.
  2. Der Landkreis hatte den höchsten Anstieg von allen Bierfesten in Bayern wobei es schon vor dem Bierfest eine hohe Dunkelziffer gegeben haben muss.

    Alle bayrischen Landkreise, Bierfeste sind als Punkte markiert. LK Tirschenreuth mit Mitterteich ist schwarz markiert. Stand 20.4.2020
  3. Mitterteich ist auch jetzt, mehr als 3 Monate spÀter, immer noch der Hotspot der Region, hier gab es auch die meisten TodesfÀlle.
LK Tirschenreuth, Covid-19 ErkrankungsfÀlle, Stand 19.6.2020

 

Nun zum RKI Bericht “April-Juni 2020” von Regina Selb, Michael Brandl und Sybille Rehmet. S.10 Abbildung 4 enthĂ€lt dabei bisher nicht bekannte Daten

Expositionsfakoren laut RKI Bericht “April-Juni 2020” veröffentlicht am 15.7.2020

 

Der Bericht sagt dazu

Zehn FĂ€lle (9%) besuchten das Starkbierfest am 7.3.2020 in Mitterteich, 12 FĂ€lle (11%) machten einen Skiurlaub in Italien oder Österreich im Februar oder MĂ€rz und 14 FĂ€lle (13%) waren zu Gast beim Zoigl in Mitterteich zwischen dem 3.3. und 7.3.2020. 12 (11%) der FĂ€lle waren zum Zeitpunkt der erneuten Befragung zu möglichen Expositionen (12.-14.05.2020) bereits verstorben … Von den 98 erneut befragten Fallen hatten 33 mindestens eine dieser drei Expositionen. Ein Zusammenspiel dieser drei Faktoren zu einem Zeitpunkt, als noch kein einziger Fall aus dem Landkreis gemeldet war, scheint wahrscheinlich als Ursache fĂŒr die rasante Ausbreitung des neuen Coronavirus in der Stadt Mitterteich.

Interessant ist in dem Zusammenhang auch die Aussage des Gesundheitsamtes gegenĂŒber der ZEIT Journalistin

DarĂŒber habe das Gesundheitsamt keine Informationen, sagt Grillmeier. Ein Sprecher ergĂ€nzt per E-Mail: “Ob sich auf dem Fest eine bereits mit Covid-19 infizierte Person aufgehalten hat, ist bisher mehr oder weniger eine Vermutung.”

Das Gesundheitsamt weiss also angeblich von keinem einzigen Fall. Das heisst nichts anderes aks dass eine meldepflichtige Erkrankung von den Ärzten nicht gemeldet wurde oder dass das Gesundheitsamt die Meldung erstmal verschwiegen hat. Wie auch immer, Wochen spĂ€ter wurde die Meldung weiter gegeben. Der Bericht sagt das auch verklausuliert

Jedoch gibt es Hinweise darauf, dass zwischen Symptombeginn und Nachweis des SARS-CoV-2 Virus in Tirschenreuth mehr Zeit verging als in den Vergleichsregionen.

Man sieht auf den ersten Blick, wie das Intervall zwischen Erkrankung und Meldung immer lĂ€nger wird, am Ende sind es ĂŒber 6 Wochen! Die RKI ExpertInnen meinen, dass der hohe Anteil der FĂ€lle aus der Gemeinde Mitterteich am Ausbruchsgeschehen im Landkreis mit der Exposition in Mitterteich zusammenhĂ€ngen.

Ausser dem Oberstaatsanwalt in Weiden Opf. hatte bisher daran auch niemand ernsthaft Zweifel.

Der Zoigl Kalender 16.7.2020 http://www.oppl-zoigl.de/Oppl.php

Das RKI will aber (S.11) die Ausbreitung nicht primĂ€r auf das Starkbierfest zurĂŒckfĂŒhren. Ich frage mich, worauf dann? Etwa auf die Zoigl Wirtschaft, die mit wenigen Tischen vom 3.-7.3 geöffnet hatte? Einer einzelnen Wirtschaft kann man kaum viele FĂ€lle zuordnen, solange man nicht auch die Besucherzahlen in anderen Restaurants oder in den Gottesdiensten untersucht hat. Der RKI Bericht hat also wohl nicht nur eine der Hauptinfektionsquellen ĂŒbersehen, es wichtet auch die Zoigl Wirtschaft zu stark im VerhĂ€ltnis zu den 1200 Personen, die am 7.3. beim Singen, Tanzen und Trinken beim Starkbierfest in der Mehrzweckhalle den Virus verbreitet haben. Das Starkbierfest passt sehr viel besser zum Zeitverlauf als die Zoigl Wirtschaft, da eine Woche darauf die meisten FĂ€lle gemeldet wurden.

Zwei Maxima des HĂ€ufigkeitsverlaufes nach dem 7.3.. Werte vor dem 7.3. deuten auf eine Ausbreitung vor Zoigl und Bierfest. Das Maximum der Weibull Funktion wird am 8. Tag nach dem Bierfest erreicht; ca 20% der Werte liegen ausserhalb der Verteilung und machen den ersten Peak aus, der wohl der Zoigl Wirtschaft bzw anderen Faktoren zuzuordnen ist. FĂŒr die Weibull Funktion siehe Daten von https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2020.25.5.2000062

 

So steht dann auch auf S.14 des Berichtes

Die deutliche ÜberproportionalitĂ€t der Falle in der Gemeinde Mitterteich an der Gesamtfallzahl im Landkreis zu Beginn des Ausbruchs deutet darauf hin, dass die beiden Biertraditionen dort als Katalysator des Geschehens dienten.

Oder auf S.19

Der hohe Anteil an positiven SARS-CoV-2 Befunden trotz der ĂŒberproportional hohen Anzahl an Testungen im Landkreis Tirschenreuth deutet auf ein großes Ausbruchsgeschehen hin.

Dem ZEIT Artikel stimme ich damit in der Wertung zu

Die Studie wirft neue Fragen zum Krisenmanagement im Landkreis auf. Denn anders als nach anderen bekannten Superspreading-Ereignissen in Deutschland stellte das örtliche Gesundheitsamt die Festbesucherinnen und -besucher von Mitterteich nicht systematisch unter Quarantäne, nachdem das Amt von den Infektionen im Zusammenhang mit dem Fest erfuhr. Das Fest wurde auch nicht als Ansteckungsherd kommuniziert. “Man kann ja nicht 1.200 Festbesucher unter Quarantäne stellen oder die alle testen lassen”, begründete Landrat Roland Grillmeier das Vorgehen gegenüber der ZEIT. Andere Landkreise taten jedoch genau das: Der Landkreis Heinsberg schickte etwa nach einer Karnevalsfeier im Februar immerhin rund 300 Besucher in Quarantäne.

 

CC-BY-NC Science Surf , accessed 12.08.2026

Tirschenreuth I: Das Bierfest

Alle Welt redet ĂŒber die Gangelt Studie, nicht zuletzt durch die mediale Begleitung. Tirschenreuth ist aber mit Abstand der wichtigste Hotspot in Deutschland. Luisa Hommerich hat in der ZEIT beschrieben, dass die Todesrate in Tirschenreuth die höchste im Bundesdurchschnitt war. Es ist im Augenblick schwer zu sagen, was wirklich in dem Landkreis Tirschenreuth passierte, solange man nicht die individuellen Kontaktdaten einsehen kann. Zitat aus der ZEIT

Und noch etwas ist seltsam: Es gab in Tirschenreuth nicht nur extrem viele Corona-Kranke - ganze elf Prozent von ihnen starben auch, obwohl die Todesrate im Bundesdurchschnitt bei nicht einmal fĂŒnf Prozent liegt.

Schauen wir also nach der CFR in Deutschland nun auch noch den Zeitverlauf der CFR fĂŒr Tirschenreuth an.

Case Fatality Rate CFR, rot) definiert als kumulative Sterblichkeit innerhalb eines 7 Tage Zeitfensters das 14 Tage auf das symmetrische 7 Tagesfenster um den Indextag folgt. Fallzahlen hinterlegt in grau fĂŒr den jeweiligen Indextag. TodesfĂ€lle schwarz. Loess Smoother mit span=0.5. Datenstand: RKI 4.6.2020

Die CFR geht ab dem 1.4. in ein Plateau und steigt danach sogar wieder an. Die CFR ist dabei höher als im ĂŒbrigen Bayern, wohl durch eine hohe Zahl von asymptomatisch Infizierten, weniger eine ungĂŒnstigere Überlebensrate. Nach RKI Daten ist jedenfalls die Aussage fraglich, die der neue Landrat und ehemalige BĂŒrgermeister von Mitterteich gegenĂŒber der ZEIT gemacht hat, dass es zum damaligen Zeitpunkt (7.3.) noch keine Corona-FĂ€lle im Landkreis gab. Zehn FĂ€lle gab es definitiv schon laut RKI Datensatz, ich schĂ€tze es waren 20-30 FĂ€lle allein aus dem spĂ€teren Verlauf.

Die ersten Corona FĂ€lle im Landkreis Tirschenreuth aus dem RKI Datensatz passen dabei besser zu der ZEIT Darstellung. Allerdings wurden weder der 50jĂ€hrige “Brunner” noch der “Musiker” getestet, obwohl sie an dem Fest Symptome hatten. Zwei der bekannten 10 FĂ€lle sind mittlerweile verstorben.

Weltweit gab es am 7.3. aber bereits 35.000 FĂ€lle laut Worldometer, die ersten FĂ€lle in Deutschland waren sechs Wochen zuvor aufgetreten, sicher keine harmlose Situation um noch am 7.3. zu einer “Massen-Schluckimpfung” einzuladen.

Starkbierfest Mitterteich Mitterteich war bisher mehr als AtommĂŒll Zwischenlager bekannt als fĂŒr die Brauerei Hösl

Eigenartigerweise wurden die ersten ErkrankungsfÀlle des Landkreises alle erst nach dem Fest gemeldet. Der Landkreis hat 73.000 Einwohner, Mitterteich 7.000, die meisten der 1200 Teilnehmer kam aus dem Umland. Warum wurde der erste Fall im Landkreis 23 Tage lang nicht gemeldet? Und der zweite Fall auch erst 21 Tage spÀter? Eigenartig ist die zeitliche Reihung der Meldungen von FÀllen, die aber mehr oder weniger gleichzeitig aufgetreten sind. Die einschlÀgige Vorschrift dazu ist eigentlich klar

Die namentliche Meldung muss unverzĂŒglich erfolgen und dem zustĂ€ndigen Gesundheitsamt spĂ€testens 24 Stunden, nachdem der Meldende Kenntnis erlangt hat, vorliegen. Eine Meldung darf wegen einzelner fehlender Angaben nicht verzögert werden (vgl. § 9 Abs. 3 IfSG)….

Zum Vergleich ein anderer Zeitablauf: In MĂŒnchen traten am 24.1. die ersten Symptome auf, drei Tage spĂ€ter war die erste PCR positiv, ein Tag spĂ€ter wurde gemeldet und am 5.3. ist der Artikel im New England Medical Journal erschienen.

Leider kam es in dem Landkreis nach offiziellen RKI Daten auch zu einem Exzess an Erkrankungen bei Frauen, zuerst ein geringerer im letzten MÀrz Drittel, und dann ein zweiter in den ersten Aprilwochen, die beide sicherlich unabhÀngig von dem Starkbierfest waren und trotz Ausgangssperre ab 18.3. aufgetreten sind.

RKI Daten Tirschenreuth: Signifikanter Anstieg der Inzidenz bei Frauen auch noch nach der Ausgangssperre

Es wurde also nicht nur die Fallmeldung an das Gesundheitsamt versĂ€umt, es wurde auch noch eine Großveranstaltung erlaubt, die man zu dem Zeitpunkt nicht hĂ€tte erlauben dĂŒrfen. Und es wurde wohl in einer oder zwei Frauenarztpraxen gegen Infektionsschutzmassnahmen verstoßen, ohne dass das bis heute bekannt wĂ€re.

Leider gibt es bisher in Deutschland kaum backward tracing wie in anderen LĂ€ndern. Was die drei RKI Experten herausgefunden haben, die ab dem 27.4. vor Ort waren, wird interessant sein. Der Bericht steht noch aus. Ich vermute, es gibt noch mehr GrĂŒnde, warum die Tirschenreuth so stark betroffen war. In Tirschenreuth lag im ĂŒbrigen eine Strafanzeige gegen unbekannt vor, allerdings sagt der Oberstaatsanwalt Gerd SchĂ€fer der lokalen Tageszeitung am 16.4.

“Die Möglichkeit oder Wahrscheinlichkeit einer Infektion auf dem Starkbierfest in Mitterteich reicht nicht zur BegrĂŒndung dieses strafrechtlichen Vorwurfs einer fahrlĂ€ssigen Körperverletzung aus”, erklĂ€rt SchĂ€fer. Es gebe keine sicheren Erkenntnisse ĂŒber eine solche Infektion.”

Ob die VorfĂ€lle strafrechtlich relevant sind, sei dahingestellt, die BegrĂŒndung ist sicher falsch. Es gab mehrere infizierte Teilnehmer auf dem Fest und im Anschluss daran gab es den höchsten Anstieg an Infektionen in Bayern.

Mit der ĂŒblichen Ermittlungsmethoden (die auch sonst an Tatorten ĂŒblich sind) hĂ€tte man die Infektionskette zweifelsfrei nachweisen können und zwar in unter 24 Stunden. Auch hĂ€tte man alle Festteilnehmer am 8.3. oder 9.3. unter QuarantĂ€ne stellen können. Man hĂ€tte nur wollen mĂŒssen. Und nicht erst am 18.3. eine Ausgangssperre verhĂ€ngen dĂŒrfen als bereits 15 Patienten im Krankenhaus lagen.

Nachtrag 6.6.2020

 

CC-BY-NC Science Surf , accessed 12.08.2026

Coronasterblichkeit in den BundeslÀndern

Teil 1 von 4 BeitrÀgen zu CFR

Hier kommt ein Plot der Case Fatality Ratio nach BundeslĂ€ndern. Warum sinkt eigentlich die CFR, obwohl der Virus doch ĂŒberall gleich tödlich ist?

Infection Fatality Ratio (IFR, rot) definiert als kumulative Sterblichkeit innerhalb eines 7 Tage Zeitfensters das 14 Tage auf das 7 Tagesfenster der Meldung um den Indextag folgt. Fallzahlen hinterlegt in grau fĂŒr den jeweiligen Indextag. Sliding Window mit Loess Smoother span=0.5. FĂŒr Definitionen siehe https://www.heise.de/newsticker/meldung/Zahlen-bitte-3-4-Coronavirus-Fallsterblichkeit-False-Number-4679338.html bzw https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Steckbrief.html Datenstand: RKI 4.6.2020

Am Anfang der Pandemie waren die bestĂ€tigten FĂ€lle selten, da nur begrenzt PCR Tests zur VerfĂŒgung standen, die CFR wird also massiv ĂŒberschĂ€tzt. Dann steigt die Zahl der durchgefĂŒhrten Tests, am Ende der Epidemie geht die CFR wieder herunter, da es auch keine SterbefĂ€lle mehr gibt.

In dem Verlauf zwischen dem 15.3. und 15.4. könnten allerdings auch “echte” Faktoren eine Rolle spielen, etwa eine Lernkurve in den Kliniken, dass Patienten besser behandelt werden. Es könnte aber auch ein positiver Effekt durch die Maske sein, dass zum Beispiel Infektionen mit geringeren Virusmengen weniger tödlich verlaufen. Oder als ein weiterer positiver Effekt, dass durch KontaktbeschrĂ€nkung weniger Gefahr durch Super Spreader droht.

Was davon stimmt, kann nur ĂŒber neue Studien herausgefunden werden. Der Zeitverlauf zeigt jedenfalls, dass man die CFR sinnvollerweise erst am Ende einer Pandemie bestimmt.

Schauen wir uns noch einen Plot der MortalitÀt in den Landkreisen an.

MortalitĂ€tskurven (rot) definiert als kumulative Sterblichkeit innerhalb eines 7 Tage Zeitfensters um den Indextag bezogen auf 1000 Einwohner des jeweiligen Land-/Stadtkreises. 412 Kreise wurden dafĂŒr ausgewertet. Rot zeigt die jeweiligen Spitzenreiter des Bundeslandes an. Datenstand: RKI 4.6.2020.

Am stĂ€rksten betroffen sind Baden-WĂŒrttemberg, Bayern und Nordrhein Westfalen, wobei bei den Landkreisen aber nicht Gangelt/Heinsberg sondern Mitterteich/Tirschenreuth den Spitzenplatz einnimmt.

 

CC-BY-NC Science Surf , accessed 12.08.2026