Und täglich grüßt die Inzidenz – doch was ist das eigentlich?

Und täglich grüßt die Inzidenz – doch was ist das eigentlich?

Wer den Fernseher einschaltet, kommt um das Wort „Inzidenz“ kaum herum. Doch was ist das eigentlich und wie berechnet sich diese? Bei dieser Frage hilft der Blick in §28a Absatz 3 des Infektionsschutzgesetzes (IfSG). Der ungewöhnlich lange Gesetzestext ist frei zugänglich und beschreibt die Berechnung der Inzidenz ausführlich.

Beispiel gefällig?

Am einfachsten startet man mit einem Beispiel: Angenommen ein Landkreis hat exakt 100.000 Einwohner und innerhalb der letzten 7 Tage wurden 50 positive Tests registriert, dann entspricht dies einer Inzidenz von 50. Bei 100 positiven Tests im gleichen Zeitraum, läge die Inzidenz bei 100, und bei keinem einzigen positiven Test läge die Inzidenz dann bei Null.

Spielt die Anzahl der Tests eine Rolle?

Anhand des Beispiels, fällt auf, dass die Anzahl der Tests eine Rolle spielen muss: Denn wer nicht testet, der kann auch keine positiven Tests erhalten (die Inzidenz wäre also Null). Und wer in einer Woche nur 50 Menschen testet, der könnte auch maximal nur 50 positive Tests erhalten (die Inzidenz wäre maximal also 50). Doch wer bestimmt eigentlich wieviele Tests durchgeführt werden?

Früher wäre folgendes passiert: Klagt ein Patient über Beschwerden, würde sein behandelnder Arzt anhand der Symptome einen ersten Verdacht für eine bestimmte Erkrankung aufstellen und diesen Verdacht zum Beispiel durch Labordiagnostik („einen Test“) entweder bestätigen oder verwerfen. Dieses Vorgehen macht Sinn, da Tests in der Regel sowohl falsch-positiv als auch falsch-negativ anzeigen können:

  • Ist das Ergebnis falsch-positiv, ist der Patient tatsächlich gesund, obwohl der Test das Gegenteil besagt. Der Patient wird also fälschlicherweise für krank gehalten.
  • Ist das Ergebnis falsch-negativ, ist der Patient krank, allerdings bescheinigt ihm der Test gesund zu sein. Der Patient wird also fälschlicherweise für gesund gehalten.

Heute entscheidet indirekt die Regierung wieviele Tests durchgeführt werden, zum Beispiel indem an Schulen Tests angeordnet werden. Hierbei ist die Involvierung eines Mediziners eher unüblich: Es werden einfach Tests durch Personal mit Kurzschulungen und sogar medizinische Laien durchgeführt. Eine Bewertung der Symptomatik erfolgt dabei nicht. Der Zuverlässigkeit der Tests kommt dann eine besondere Rolle zu.

Was sind falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse

Was die Zuverlässigkeit der Tests für die Berechnung der Inzidenz bedeutet, kann wieder an einem Beispiel verdeutlicht werden.

Eine typische Fehlerquote liegt bei circa 1 Prozent (Quelle). Damit das Beispiel einfach bleibt, gehen wir davon aus, dass dies sowohl für falsch-positive Ergebnisse als auch falsch-negative Ergebnisse gilt. Eine Fehlerquote von 1 Prozent bedeutet dann: Führt man 100 Tests durch, würde man ein falsch-positives Ergebnis erwarten, also einen Gesunden als erkrankt erkennen. Zugleich aber besteht auch die Möglichkeit, einen Kranken zu übersehen, also ein falsch-negatives Ergebnis zu erhalten.

Auf den ersten Blick sieht es so aus, als ob dies für die Berechnung keine Relevanz besitzt. Das täuscht allerdings wie ein weiteres Beispiel zeigt:

  • Testet man 100 gesunde Personen, erhält man einen einzigen falsch-positiven Test (Inzidenz: 1).
  • Testet man 1.000 gesunde Personen, erhält man 10 falsch-positive Tests (Inzidenz: 10).
  • Testet man 10.000 gesunde Personen, erhält man 100 falsch-positive Tests (Inzidenz: 100).

Daraus folgt eine wichtige Erkenntnis: Solange es falsch-positive Ergebnisse geben kann, erhöht sich die Inzidenz mit der Anzahl der durchgeführten Tests. Es ist dann nur noch möglich eine Inzidenz von Null zu erhalten, wenn auch keine Tests mehr durchgeführt werden.

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Da die Inzidenz nach §28a IfSG als Maßzahl dient, um Maßnahmen abzuleiten bzw. diese zu begründen ist das Ganze pikant: Die Regierung bestimmt indirekt nämlich auch die Anzahl der Tests und kann auf diese Weise die Inzidenz „steuern“. Beispielsweise:

  • Durch die Entscheidung in Schulen alle Schüler zu testen, erhöht sich die Anzahl der Tests. Dadurch steigt auch die Anzahl falsch-positiver Ergebnisse und somit auch die Inzidenz.
  • Durch die Entscheidung die Schulen wieder zu schließen, entfallen diese Tests, und damit sinkt auch die Anzahl falsch-positiver Ergebnisse und die Inzidenz wieder.