Warum eine 30-fache Unterzählung bei Covid-Todesfällen unwahrscheinlich ist

Tushar Gore und Viral V Acharya schreiben: Hohe Todeszahlen sind auf kurze Zeitspannen beschränkt, wenn die Kapazität überfordert ist. Bei acht untersuchten Bezirken liegt sie in etwa zwischen 3-9x.

Gesundheitspersonal, das persönliche Schutzausrüstung trägt, trägt Holz, um während einer Masseneinäscherung in einem Krematorium in Neu-Delhi einen Scheiterhaufen für ein Covid-19-Opfer vorzubereiten. (Reuters-Foto)

Die Auswirkungen der zweiten Covid-Welle in Indien wurden auf vielen Ebenen untersucht. Nach den ersten Berichten – hauptsächlich Bilder von vollgepackten Krematorien und Bestattungen – sind viele Einschätzungen über die Unterzählung von Todesfällen aufgetaucht. Analysen der Todesfallregistrierungen zeigen, dass die Zahl der Todesfälle bis Mai 2021 in einigen Bundesstaaten im Vergleich zu 2018 und 2019 das 30- bis 40-fache (x) der gemeldeten Covid-Todesfälle betrug. Eine kürzlich durchgeführte Studie schätzte diese Unterzahl der übermäßigen Todesfälle für die gesamte Pandemie auf etwa das Zehnfache.

Wir haben ein Patientenflussmodell entwickelt, um die Todesursachen zu verstehen und festzustellen, ob eine Unterzählung von 30x möglich ist. Die Kalibrierung des Modells erklärt, dass nur unter bestimmten Umständen – wenn Gesundheitseinrichtungen überfordert sind – eine solche Unterzählung möglich ist. Es ist kein landesweites und pandemieweites Phänomen.

Es wurde viel darüber diskutiert, die Kurve zu Beginn der Pandemie im Jahr 2020 abzuflachen. Die abzuflachende Kurve ist die Kurve steigender Infektionen, so dass Krankenhausaufenthalte von Infizierten im Rahmen der Möglichkeiten des Gesundheitssystems bleiben. Sobald diese Fähigkeit verletzt wird, wird die Infektion für Personen tödlich, die normalerweise gerettet werden würden. Die Zahl der Todesfälle kann in einem derart überlasteten Gesundheitssystem rapide ansteigen.



Viele Länder standen während der Pandemie zu unterschiedlichen Zeitpunkten vor dieser Herausforderung, was auf die Schwierigkeiten bei der Kontrolle der Infektion hindeutet. In Indien dauerte die zweite Welle im April und Mai 2021 mehrere Wochen. Da die Infektionen durch die damals neue Delta-Variante exponentiell anstiegen, stieg die Zahl der Personen, die Sauerstoff und Unterstützung auf der Intensivstation benötigten. In Situationen, in denen die sauerstoffunterstützten Betten und die Intensivbetten die Kapazitätsauslastung erreichten, erlagen wahrscheinlich viele zusätzliche Patienten, die diese Unterstützung benötigten, der Krankheit.

Das Schema veranschaulicht diese Auswirkungen einer Überschreitung der Kapazitäten im Gesundheitswesen (die horizontale blaue Linie). Jeden Tag benötigen eine bestimmte Anzahl von Patienten Sauerstoff und Betten auf der Intensivstation und bleiben beispielsweise sechs Tage im Krankenhaus. Jeden Tag werden aufgrund der Entlassung oder des Todes eines Patienten mehrere Betten frei. Sobald die Kapazität erreicht ist, gibt es täglich neue Patienten, die nicht aufgenommen werden können (rot dargestellt) und aufgrund mangelnder Versorgung zu den Gesamttodesfällen beitragen. Diese Überlaufzahl führt zu einer überhöhten Zahl von Todesopfern und einer hohen Zahl von Todesfällen (wenn die Zählung nicht mit den Todesfällen außerhalb des Krankenhauses Schritt halten kann).

Das Modell schätzt die täglichen Zahlen, die Sauerstoff und Intensivbetten benötigen, sowie die Überlaufzahl – solche, die diese Einrichtungen nicht nutzen können. Die folgenden Parameter werden verwendet – ein Prozentsatz der täglichen neuen Fälle, die solche Betten benötigen: Dies wird auf 12 Prozent in einer Situation vor dem Anstieg für Fälle geschätzt, die durch die Delta-Variante verursacht werden. Da während des Anstiegs die Tests eingeschränkt sind und ein höherer Anteil positiver Fälle symptomatisch ist, ist der Prozentsatz der Fälle, die Hilfe benötigen, höher. In unserer Analyse werden 15 Prozent als Basiswert genommen, wobei 12 Prozent und 18 Prozent die Grenzen bilden. Zweitens, die Anzahl der Krankenhaustage für eine solche Versorgung: Diese wird mit 14 Tagen angenommen. Drittens, die Gesamtzahl solcher Betten (Kapazitätsdaten): Diese Daten werden bezirksweise aus den neuesten (27. Juni bis 5. Juli) Bezirks- oder Gemeinde-Dashboards bezogen.

Neben Todesfällen durch Überlauf gibt es auch Todesfälle von Patienten, die trotz der erforderlichen Pflege der Krankheit erliegen. Für diese Berechnung wird die Infektions-Sterblichkeitsrate (IFR) der Krankheit verwendet. Die zweite Seroerhebung schätzte eine nationale IFR zwischen 0,084–0,121 Prozent (einschließlich der Konfidenzintervalle). Wir verwenden einen IFR von 0,1 Prozent für alle Bezirke, um diese Todesfälle von den geschätzten Gesamtinfektionen im Bezirk abzuschätzen (nach Abzug der oben berechneten Überlauffälle). Details zu diesen Berechnungen werden am Ende dieses Artikels erläutert.

Ist also eine 30-fache Unterzählung bei Covid-Todesfällen möglich?

Die folgenden Diagramme zeigen die Analyse für drei Beispieldistrikte: Gwalior, Indore und SPS Nellore . Diese Bezirke stammen aus Bundesstaaten mit den höchsten geschätzten zusätzlichen Todesfällen bis Mai 2021. (Die Gesamtzahl der gemeldeten Covid-Todesfälle in den drei Bezirken betrug zum 31. Mai 583, 1.341 bzw. 818.) Das Bild ist in allen drei Bezirken gleich. Da sich die zweite Welle mit zunehmenden täglichen Fällen (die blaue Linie im oberen Diagramm auf der linken Skala) entfaltete, wurde die tägliche Unterzählung der Todesfälle (als 7-Tage-Durchschnitt) relativ zu den gemeldeten Zahlen (rote Linie auf der rechten Seite) Skala) steigt zwischen März und Mai 2021 für kurze Zeit an – fast 30x – und lässt mit dem Rückgang der Welle nach.

Die Diagramme zeigen die Auswirkungen einer Verletzung der Kapazitäten im Gesundheitswesen auf die Zahl der Todesopfer. Insbesondere für Indore führt die Auswirkung der Änderung der Krankenhauseinweisungsrate von 12 Prozent (untere Grenze der rot schattierten Kurve) auf 15 Prozent (durchgezogene rote Linie) und höher zu einem Überlauf und einem Anstieg der Todesfälle und Unterzahl.

Quelle: Covid19india.org; Grafik: Ritesh Kumar

Die kumulative Unterzählung der Todesfälle (schwarze Linie im unteren Diagramm auf der rechten Skala) beträgt je nach Bezirk etwa 5-9x, da sie den Durchschnitt der tatsächlichen und gemeldeten Todesfälle über einen längeren Zeitraum bildet. Eine wichtige Folge des Überlaufs ist, dass die berechnete IFR (lila Linie auf der linken Skala) ihre Eigenschaft, nur noch krankheitsspezifisch zu sein, bei 0,1 Prozent verliert und durch Kapazitätsengpässe im Gesundheitswesen je nach Bezirk auf 0,15-0,37 Prozent getrieben wird .

Beachten Sie, dass die berechnete IFR und die Unterzählung nicht korreliert werden müssen, da Unterzählungen von den tatsächlich gemeldeten Covid-Todesfällen abhängen und die berechnete IFR die Todesfälle aufgrund von Überlastung widerspiegelt. Beispielsweise hat Indore eine ähnliche Unterzählung, aber eine niedrigere IFR im Vergleich zu SPS Nellore. Vermutlich war die Infrastruktur von Nellore im Vergleich zu Indore stärker überfordert, aber beide Distrikte waren ähnlich in der Art und Weise, wie die Todesfälle gezählt wurden.

Neben der Empfindlichkeit gegenüber Modellparametern hängt die Genauigkeit der Ausgabe dieses Modells von der Granularität der verwendeten Daten ab. Der erste Aspekt ist die geografische Granularität. Ein Modell auf Landesebene wird die Gesundheitskapazitäten von Distrikten, die mit Krankenhausaufenthalten fertig werden, mit denen, die überfordert sind, addieren. Es ist wahrscheinlich, dass die Gesamtkapazität, die sich aus dieser Berechnung ergibt, ausreicht, um die kombinierte Patientenbelastung zu bewältigen. In dieser Situation wird das Modell den Überlauf fälschlicherweise unterschätzen, während überforderte Bezirke über Überlauf und erhöhte Todesfälle berichten.

Ebenso ist eine granulare Zeitskala wichtig. Der Überlauf wird jeden Tag durch die Gesamtzahl der Patienten, die eine Atemhilfe benötigen, und die Bettenkapazität dieser Geräte bestimmt. Im Idealfall sollten tägliche Daten, sofern verfügbar, verwendet werden. Die Verwendung von Durchschnittswerten (oder anderen festen Zahlen) über die gesamte Welle führt zu Ungenauigkeiten aufgrund von Unterschieden zwischen Mittelwert und Tageswert. Ein ausreichender Sauerstofffluss ist ein weiterer Störfaktor. Jede Einschränkung der Sauerstoffzufuhr verringert die effektive Bettkapazität. Wir glauben, dass diese Abhängigkeit von mehreren Faktoren genau der Grund für die unterschiedlichen Schätzungen von Todesfällen und Unterzahlen ist.

Trotz seiner Abhängigkeit von mehreren Parametern unterstreicht der Ansatz des Patientenüberlaufs bei der Bewertung von Covid-Todesfällen die Bedeutung der Begrenzung des Überlaufs im Gesundheitssystem und kann Einblicke in wichtige zu kontrollierende Faktoren geben. Ein überfordertes System führt zu einem steilen Anstieg der Todesfälle. Dieses Modell zeigt, dass eine hohe Anzahl von Todesfällen jedoch auf kurze Zeitspannen beschränkt ist, in denen die Kapazität überfordert ist. Daher ist eine 30-fache Fehlberichterstattung über die gesamte Pandemie für das gesamte Land unwahrscheinlich. Für die acht von uns analysierten Bezirke (hier drei dargestellt) mit den beschriebenen Parametern liegt sie grob zwischen 3-9x.

Prozentsatz der Fälle, die einen Krankenhausaufenthalt erfordern: Regierungsaktualisierungen bei den Briefings des Presseinformationsbüros (PIB) vor der zweiten Welle zeigten, dass etwa 6% der aktiven Fälle eine Atemhilfe benötigten. Schätzungen aus dem Vereinigten Königreich deuten darauf hin, dass die Delta-Variante doppelt so häufig zu Krankenhausaufenthalten führt; Daher schätzen wir, dass 12 Prozent der Fälle, die durch die Delta-Variante verursacht werden, eine solche Hilfe in einer normalen Situation (vor der Welle) benötigen. Während einer Welle ist diese Zahl höher und die drei für unsere Analyse verwendeten Szenarien sind oben erwähnt.

Gesamtinfektionen (bezirksweise): Die Seroerhebungen verfolgten die Infektionsprävalenz in den verschiedenen Bezirken. Wir haben die Bevölkerungsschätzung aus den Volkszählungsdaten und die Prävalenz aus der zweiten Erhebung verwendet, um die Gesamtinfektionen am Ende der zweiten Seroerhebung (September 2020) zu schätzen und das Verhältnis von Infektionen zu Fällen für jeden analysierten Bezirk zu berechnen. National blieb dieses Verhältnis zwischen der zweiten Seroerhebung im September und der dritten Seroerhebung im Dezember 2020 stabil bei 26 und wir gehen davon aus, dass dieses Verhältnis für jeden Distrikt bis Ende Mai gleich bleibt. (Die Ergebnisse der jüngsten vierten nationalen Seroerhebung unterstützen diese Annahme.) Dieses Verhältnis wird verwendet, um die Gesamtinfektionen aus den insgesamt nachgewiesenen Fällen zu berechnen. In einigen Bezirken führt dieses Verhältnis dazu, dass die Gesamtinfektionen bis Ende Mai die Gesamtbevölkerung übersteigen. Für die Analyse wurden nur Bezirke berücksichtigt, in denen bis Ende Mai 115% der Bevölkerung infiziert waren.

Diese Kolumne erschien erstmals in der Printausgabe am 24. Juli 2021 unter dem Titel „Covid-Todeszählung, ein Realitätscheck“. Der Schwerpunkt von Gore liegt auf der Pharmaindustrie. Er hat bei McKinsey und Novo Nordisk gearbeitet. Acharya, ehemaliger stellvertretender Gouverneur der RBI, ist der C.V. Starr-Professor für Wirtschaftswissenschaften am Department of Finance der Stern School of Business der New York University.