Der vorgestellte Modellansatz entkoppelt die Modellierung der Infektionsdynamik von der Modellierung der Bettenauslastung. Das Modell stellt dabei nicht den Anspruch, die Infektionsdynamik und die Folgen von politischen Maßnahmen auf die Infektionsdynamik zu prognostizieren. Es fokussiert sich auf die robuste Simulation der Konsequenzen einer gegebenen Infektionsdynamik für die lokale Bettenauslastung der Intensivstationen. Es ermöglicht damit die Simulation von Zielszenarien zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. Außerdem erlaubt es Hinweise auf lokale spezifische Auslastungsszenarien.
Kurzbeschreibung:
Die Modellprognose für die Bettenbelegung auf Intensivstationen basiert auf Daten des Sommers und der zweiten Welle (ab Juni 2020):
- Täglichen Infektionszahlen des RKI
- Altersverteilung der Infizierten (Daten des RKI)
- Aufenthaltsdauer der Patienten (Daten aus Testkrankenhäusern)
- Altersbedingtes Risiko für Intensivaufenthalt (Daten aus Testkrankenhäusern und RKI)
- DIVI-Intensivegister für Bettenbelegung Intensivstation und Beatmung
Das Modell berechnet die Risikoprofile auf Basis der Testkrankenhäuser (momentan Städteregion Aachen, Köln) und den Belegungsdaten aus dem DIVI-Intensivregister für das gesamte Bundegebiet
Das Modell simuliert die Bettenbelegung in vorgegebenen Szenarien für die Infektionsdynamik mit Hilfe einer Überlagerung der Risikoprofile mit den altersspezifischen Infektionszahlen:
- Bis heute: Daten des RKI
- Zukunftsprognose für konstante Fallzahlen:
Mittel der letzten 14 Tage
Mittel der letzten 14 Tage +/- 10%
Mittel der letzten 14 Tage +/- 20%
Mittel der letzten 14 Tage +/- 30%
Das 95% Konfidenzintervall für die Testregion Aachen liegt aktuell bei 17% (Crossvalidation im Testset, Fokus auf Zeitraum ab September 2020).
Es erfolgt keine Anpassung des Modells an die jeweiligen Bundesländer sowie für den Zeitraum der ersten Welle (März-Mai 2020), Abweichungen lassen Rückschlüsse auf zeitliche und lokal spezifische
Unterschiede zu.
Das Modell garantiert bei beliebigen Schwankungen der Infektionszahlen innerhalb der 10% / 20% / 30% - Bereiche eine Bettenbelegung innerhalb des prognostizierten Intervalls + Konfidenzintervalle. Die Daten sind obere / untere Schranken für eine eventuelle, länger anhaltende Infektionsdynamik innerhalb der jeweiligen Abweichungen vom Mittel der letzten 14 Tage vor Update des Modells
Quelle: Deutsche Interdisziplinäre Vereinigung für Intensiv- und Notfallmedizin (DIVI) e.V.
