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Lockdown nach Algorithmus berechnen

© REUTERS / KAI PFAFFENBACHCorona-Lockdown in Tübingen
Corona-Lockdown in Tübingen - SNA, 1920, 26.03.2021
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Die Universität „Higher School of Economics“ HSE Moskau hat einen Algorithmus für den Quarantäneschweregrad während der Pandemie berechnet. Die Gleichung zeigt, welche Prävalenzrate der Krankheit als akzeptabel angesehen wird und wie streng die Maßnahmen sein müssen, um sie auf diesem Niveau zu halten.
Während der Coronavirus-Pandemie versuchte jedes Land, das Leben seiner Bürger zu retten, aber gleichzeitig der Wirtschaft mit übermäßigen Einschränkungen nicht zu schaden. Im Jahr 2020 waren die ergriffenen Maßnahmen je nach Schwere der Epidemie in den betroffenen Ländern sehr unterschiedlich. Die Schwere dieser Maßnahmen reichte von einer vollständigen Sperrung über die Einstellung von Unternehmen, die Schließung von Geschäften und Cafés bis hin zu Bewegungsverboten und der Überwachung der Situation ohne Einschränkungen. Die meisten Länder haben eine Politik gewählt, die zwischen diesen Polen liegt.

„Beim Leben während der Coronavirus-Pandemie geht es darum, ein Gleichgewicht zwischen den gesundheitlichen Vorteilen von Lockdown und sozialer Distanzierung sowie den wirtschaftlichen und politischen Kosten von Zwängen zu finden“

Hubert Kempf
Leiter des Internationalen Labors für makroökonomische Analyse HSE
Aber wie kann die Schwere der Beschränkungen genau berechnet werden, damit sowohl die Gesundheit der Menschen als auch die Wirtschaft so wenig wie möglich geschädigt werden? Welche Parameter bestimmen den wirtschaftlichen Schaden und die Anzahl der Todesfälle?
Kempf und sein Co-Autor Stéphane Rossignol von der Universität Paris VIII stützten ihren Algorithmus auf das einfache SIR-Modell, das William Kermak und Anderson McKendrick 1927 vorgeschlagen hatten. Die Bevölkerung wird da in drei Gruppen eingeteilt: diejenigen, die krank werden können (anfällig), diejenigen, die krank sind (infiziert) und diejenigen, die bereits krank waren und Immunität haben (erholt). Das Modell beschreibt vereinfacht die Dynamik der Infektionsausbreitung.
Die Wissenschaftler haben ein mathematisches Modell erstellt, das den Ausbreitungskoeffizienten R0 (die durchschnittliche Anzahl der von einem Patienten infizierten Personen), die Mortalität (den Anteil der Todesfälle unter den Kranken) und die Genesungsrate der Patienten berücksichtigt. Darüber hinaus kann man die „Kapazität“ des Gesundheitssystems (die Anzahl der Personen, denen gleichzeitig geholfen werden kann) und das Datum der Impfstoffeinführung eingeben. Das Modell berechnet die Dauer der Pandemie, den wirtschaftlichen Schaden und die wahrscheinliche Anzahl von Todesfällen auf verschiedenen Ebenen der Beschränkungen.
Den Schlüsselplatz in den Berechnungen nimmt eine Variable ein, die die Autoren als den „wirtschaftlichen Wert des Lebens“ definieren. Für die Regierungen verschiedener Länder nimmt diese Variable unterschiedliche Werte an und hängt davon ab, welcher Koeffizient (Gewicht) die Gesamtzahl der durch das Virus verursachten Todesfälle in die endgültige Gleichung einbezieht. Mit derselben Gleichung kann man berechnen, welche Prävalenz der Krankheit als akzeptabel angesehen wird und wie streng die zu ergreifenden Maßnahmen sein müssen, um sie auf diesem Niveau zu halten. Je mehr die Regierung das menschliche Leben schätzt, desto strenger sollte sie im Allgemeinen sein. In einigen Bereichen des „Wertes des Lebens“ bleibt das optimale Maß an Einschränkungen jedoch konstant.
„Diese Arbeit ist theoretisch, wir versuchen nicht zu entscheiden, welche Politik für ein bestimmtes Land richtig wäre. Wir möchten verstehen, wie die Pandemie-Minderungspolitik theoretisch gerechtfertigt werden kann“, betonte Hubert Kempf.
Menschen sitzen im Außenbereich eines Cafés in Tübingen, den 20. März 2021 - SNA, 1920, 26.03.2021
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