Der Schweizer Lockdown hat die Fälle von COVID-19 stark reduziert

Forschende der EPFL haben die Auswirkungen der im Land getroffenen Massnahmen zur Verlangsamung der Ausbreitung des Coronavirus modelliert. Gemäss ihren Schätzungen ist die Ansteckungsrate je nach Kanton zwischen 53 % und 92 % gesunken, und die Personenbewegungen wurden um 30 % bis 80 % reduziert.
Bundesplatz in Bern, Schweiz, 4. April 2020 © iStock

War der Lockdown der Schweizer Regierung bei der Eindämmung der Pandemie wirksam? Diese Frage wollte ein Team von EPFL-Forschern beantworten, indem es Daten vom 28. Februar analysierte, dem Tag, an dem die Schweizer Regierung Gruppierungen von über 1000 Personen verboten hat. Dieser anfänglichen Beschränkung folgten eine Reihe weiterer, die in einem Verbot von Gruppen von mehr als fünf Personen gipfelten, das am 20. März eingeführt wurde. «Für die politischen Entscheidungsträger ist es von entscheidender Bedeutung, dass sie in der Lage sind, zu quantifizieren, wie wirksam diese Massnahmen zur Verlangsamung der Ausbreitung von SARS-CoV-2 sind, damit sie die richtigen Entscheidungen sowohl für diese als auch für zukünftige Pandemien treffen können», sagt Jacques Fellay, der Koautor der Studie. Fellay, medizinischer Forscher an der Fakultät für Biowissenschaften der EPFL, ist auch Mitglied des wissenschaftlichen Beirats COVID-19 des Bundes. Die Ergebnisse des Teams wurden soeben in der Zeitschrift Swiss Medical Weekly veröffentlicht.

Ihre Methode besteht darin, mit Hilfe eines epidemiologischen Modells die «Basis-Reproduktionszahl» (R0) des Virus im Verlauf der Pandemie sowohl auf nationaler als auch auf kantonaler Ebene zu berechnen. Das Modell stützt sich auf detaillierte Daten von über 1000 hospitalisierten COVID-19-Patienten in der Waadt sowie auf öffentlich zugängliche Informationen über COVID-19-Spitaleinweisungen und Todesfälle in der Schweiz. «Wir hatten das Glück, Zugang zu Schlüsseldaten wie der Dauer der Spitalaufenthalte – auch auf Intensivstationen – zu haben, was bei dieser Art von Studien nicht immer der Fall ist. Dadurch konnten wir unser Modell auf die spezifischen klinischen Bedingungen in der Schweiz abstimmen», sagt Joseph Lemaitre, Doktorand am Laboratorium für Ökohydrologie der EPFL und Hauptautor der Studie.

Das Forschungsteam fand heraus, dass auf nationaler Ebene R0 von 2,8 zu Beginn der Pandemie auf 0,4 Anfang April fiel – ein Rückgang von 86 %. Betrachtet man die einzelnen Kantone, so fiel R0 zwischen 53 % (im Jura) und 92 % (in Basel-Stadt). Der Rückgang der Personenbewegungen wurde anhand von Smartphone-Daten gemessen: Die Fahrten zur Arbeit, zum Einkaufen und für Freizeitaktivitäten gingen auf nationaler Ebene zwischen 50 % und 75 % und auf kantonaler Ebene zwischen 30 % und 80 % zurück. Die Forscher fanden auch eine starke Korrelation zwischen einer Verringerung der Personenbewegungen und einem Rückgang von R0, obwohl diese Rate einige Tage, bevor die Menschen begannen, ihre Gewohnheiten zu ändern, tatsächlich zu sinken begann.

Bildunterschrift: R0-Zeitreihe, berechnet durch das Modell der Forscher. Median = gestrichelte Linie; Interquartilbereich = dunkelgrau; 95 % Konfidenzintervall = hellgrau. 1 = Verbot von Gruppierungen mit mehr als 1000 Personen; 2 = Schließung von Schulen; 3 = Schließung aller nicht wesentlichen Unternehmen; 4 = Verbot von Gruppierungen mit mehr als 5 Personen. / J. Lemaitre et al., SMW, 2020

Gemäss der Studie begann R0 am 6. März zu fallen – mindestens eine Woche, bevor die Schweizer Schulen offiziell geschlossen wurden. Das Schweizerische Bundesamt für Gesundheit führte seine Informationskampagne COVID-19 am 28. Februar ein und aktualisierte sie am 2. März mit einem verstärkten Fokus auf persönliche Hygienemassnahmen. Diese Kampagne schärfte das Bewusstsein für den Ernst der Lage und veranlasste die Menschen, den Empfehlungen der Regierung zur persönlichen Hygiene und social distancing zu folgen. Infolgedessen begann R0 zu sinken, bevor die Empfehlungen verbindlich wurden. «R0 war bereits nahe bei 1, als die Regierung Gruppierungen von mehr als fünf Personen verbot und forderte, dass alle zu Hause bleiben sollten. Das mag natürlich zum Teil darauf zurückzuführen sein, dass die Menschen diese Anforderungen kommen sahen und ihr Verhalten entsprechend änderten – zum Beispiel durch Massnahmen zum Social Distancing – noch vor der offiziellen Ankündigung, wie es die Daten bei Internet-Recherchen nahelegen», sagt Lemaitre.

Das Modell der Forscher zeigt, dass 3,9 % der Schweizer Bevölkerung mit dem neuen Coronavirus infiziert sind (Stand 24. April), wobei die kantonalen Raten zwischen 1,9 % in Bern und 16 % im Tessin liegen.

Bildunterschrift: Prozentualer Anteil der mit SARS-CoV-2 infizierten Personen in der Schweiz bis zum 24. April. Für die 12 Kantone, für die genügend Daten zur Verfügung standen, wurden Schätzungen erstellt. Nicht modellierte Kantone sind grau dargestellt, wobei die Punkte den auf nationaler Ebene geschätzten Inzidenzanteil von 3 % angeben. / J. Lemaitre et al., SMW, 2020

Nun, da der Lockdown allmählich aufgehoben wird, plant das Forschungsteam, ihre R0-Schätzung täglich zu veröffentlichen. Diese Metrik genau zu verfolgen wird von entscheidender Bedeutung sein, da die Ausbreitung des Virus nur durch das Verhalten der Menschen verlangsamt werden kann, und nicht dadurch, dass wir warten, bis wir eine Herdenimmunität erreichen – was noch in weiter Ferne liegt. «Werden wir einen Anstieg der Infektionen erleben, jetzt, da Restaurants und Geschäfte wieder öffnen? Könnte dieser Anstieg durch eine aggressivere Test- und Rückverfolgungsstrategie eingedämmt werden? Und wie hilfreich sind Masken», sagt Fellay. «Wir haben immer noch keine Antworten auf diese Fragen – deshalb müssen wir die epidemiologischen Indikatoren genau verfolgen. Tägliche R0-Zahlen werden in den kommenden Monaten ein nützlicher Leitfaden für die Entscheidungsträger im Bereich der öffentlichen Gesundheit sein. Forscher können dabei helfen, indem sie ihre Modelle kontinuierlich mit neuen Daten ergänzen, wie z.B. den Ergebnissen der durchgeführten serologischen Tests oder den detaillierteren Informationen, die wir jetzt darüber haben, wie sich COVID-19 bei klinischen Patienten entwickelt.»