Neuester R-Wert und Wachstumsrate

Ein R-Wert zwischen 0,7 und 1,0 bedeutet, dass im Durchschnitt jede 10 infizierte Personen zwischen 7 und 10 andere Personen ansteckt.

Eine Wachstumsrate zwischen -5 % und -2 % bedeutet, dass die Zahl der Neuinfektionen jeden Tag um 2 % bis 5 % zurückgeht.

Die britischen Schätzungen von R und Wachstumsrate sind Durchschnittswerte für verschiedene epidemiologische Situationen und sollten eher als Hinweis auf den allgemeinen Trend denn als Beschreibung des epidemischen Zustands betrachtet werden. Angesichts des zunehmend lokalisierten Ansatzes bei der Bewältigung der Epidemie, insbesondere zwischen den einzelnen Ländern, sind die Schätzungen auf der Ebene des Vereinigten Königreichs weniger aussagekräftig als früher.

Diese Schätzungen stellen die Übertragung von COVID-19 in den letzten Wochen dar, da zwischen der Infektion einer Person, dem Auftreten von Symptomen und der Inanspruchnahme von medizinischer Versorgung eine gewisse Zeit vergeht.

Neueste Schätzungen der Regionen des NHS England

Dies sind die neuesten Schätzungen von R und der Wachstumsrate für die Regionen des NHS England.

Wenn die Zahl der Fälle oder Todesfälle niedrig ist und/oder eine hohe Variabilität der Übertragung in einer Region besteht, dann ist bei der Interpretation der Schätzungen von R und der Wachstumsrate Vorsicht geboten. Beispielsweise kann ein erhebliches Maß an Variabilität in einer Region aufgrund eines lokalen Ausbruchs bedeuten, dass ein einziger Durchschnittswert die Art und Weise, wie sich die Infektionen in dieser Region verändern, nicht genau widerspiegelt.

Die Experten von SAGE sind jedoch der Ansicht, dass die Schätzungen dieser Woche zuverlässig sind.

Die Schätzungen für R und Wachstumsraten werden als Spanne angegeben, und die wahren Werte liegen wahrscheinlich innerhalb dieser Spanne.

Siehe eine Zeitreihe der veröffentlichten R- und Wachstumsraten-Schätzungen (ODS, 20KB) vom 29. Mai 2020 für:

• UK
• England
• die 7 NHS England Regionen

Das Zeitreihen-Dokument wird regelmäßig aktualisiert.

Aktuelles für die dezentralisierten Verwaltungen

Die aktuellen Bereiche für die R-Werte in den dezentralisierten Verwaltungen werden auf den jeweiligen Websites veröffentlicht:

• Nordirland R-Schätzung
• Schottland R-Schätzung
• Wales R-Schätzung (Cymraeg)

Weitere Schlüsselstatistiken

Die ONS-Infektionserhebung liefert Informationen über:

• die Zahl der in einem bestimmten Zeitraum festgestellten Neuinfektionen (Inzidenz)
• den Anteil der Bevölkerung, der zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Gemeinschaft positiv auf die Krankheit getestet wird (Positivitätsrate oder Prävalenz)

Weitere Daten zu Tests, Fällen, Gesundheitsversorgung und Todesfällen sind auf dem Dashboard Coronavirus (COVID-19) im Vereinigten Königreich verfügbar.

Über R und Wachstumsrate

R

Die Reproduktionszahl (R) ist die durchschnittliche Anzahl der Sekundärinfektionen, die von einer einzigen infizierten Person hervorgerufen werden.

Ein R-Wert von 1 bedeutet, dass jede infizierte Person im Durchschnitt eine weitere Person infiziert, was bedeutet, dass die Gesamtzahl der Infektionen stabil ist. Bei einem R-Wert von 2 infiziert jede infizierte Person im Durchschnitt 2 weitere Personen. Wenn R 0,5 ist, kommt im Durchschnitt auf 2 Infizierte nur 1 Neuinfektion. Wenn R größer als 1 ist, wächst die Epidemie, wenn R kleiner als 1 ist, schrumpft sie. Je höher R über 1 liegt, desto mehr Menschen steckt eine infizierte Person an und desto schneller wächst die Epidemie.

R kann sich im Laufe der Zeit ändern. Es sinkt zum Beispiel, wenn die Zahl der Kontakte zwischen Menschen abnimmt, was die Übertragung verringert. R steigt, wenn die Zahl der Kontakte zwischen Menschen zunimmt, was zu einem Anstieg der Virusübertragung führt.

Wachstumsrate

Die Wachstumsrate gibt an, wie schnell sich die Zahl der Infektionen Tag für Tag ändert. Sie ist ein Näherungswert für die prozentuale Veränderung der Zahl der Infektionen pro Tag. Ist die Wachstumsrate größer als 0 (+ positiv), dann wächst die Epidemie. Ist die Wachstumsrate kleiner als 0 (- negativ), ist die Epidemie rückläufig.

Die Größe der Wachstumsrate gibt die Geschwindigkeit der Veränderung an. Eine Wachstumsrate von +5% bedeutet, dass die Epidemie schneller wächst als eine Wachstumsrate von +1%. Ebenso zeigt eine Wachstumsrate von -4% an, dass die Epidemie schneller schrumpft als eine Wachstumsrate von -1%. Weitere technische Informationen zur Wachstumsrate finden Sie in der Zeitschrift Plus.

Wie sich die Wachstumsraten von den R-Schätzungen unterscheiden

R allein sagt uns nicht, wie schnell sich eine Epidemie verändert. Verschiedene Krankheiten mit demselben R können Epidemien erzeugen, die sehr unterschiedlich schnell wachsen. So kann es bei zwei Krankheiten, die beide R=2 haben, sehr unterschiedlich lange dauern, bis ein infiziertes Individuum zwei andere Menschen ansteckt; bei der einen Krankheit kann es Jahre dauern, bei der anderen nur Tage.

Die Wachstumsrate gibt uns Aufschluss über die Größe und die Geschwindigkeit der Veränderung, während der R-Wert nur Aufschluss über die Richtung der Veränderung gibt.

Um R zu berechnen, werden Informationen über die Zeit benötigt, die zwischen jeder Generation von Infektionen vergeht. Das heißt, wie lange es dauert, bis eine Gruppe von Menschen in einer infizierten Gruppe eine neue Gruppe von Menschen in der nächsten Gruppe infiziert. Dies kann von verschiedenen biologischen, sozialen und verhaltensbezogenen Faktoren abhängen. Die Wachstumsrate hängt nicht von der „Generationszeit“ ab und erfordert daher weniger Annahmen bei der Schätzung.

Weder das eine Maß, R noch die Wachstumsrate, ist besser als das andere, aber beide liefern Informationen, die bei der Überwachung der Ausbreitung einer Krankheit nützlich sind.

Schätzungen von Wachstumsraten und R werden regelmäßig aktualisiert. Sie sind jedoch nicht die einzigen wichtigen Messgrößen für die Epidemie. Beide sollten zusammen mit anderen Messgrößen für die Ausbreitung der Krankheit betrachtet werden, wie z. B. der Zahl der in einem bestimmten Zeitraum festgestellten neuen Krankheitsfälle (Inzidenz) und dem Anteil der Bevölkerung mit der Krankheit zu einem bestimmten Zeitpunkt (Prävalenz). Wenn R gleich 1 ist, wenn 100.000 Menschen infiziert sind, ist dies eine ganz andere Situation als wenn R gleich 1 ist, wenn 1.000 Menschen infiziert sind. Die Anzahl der Menschen, die derzeit mit dem Coronavirus (COVID-19) infiziert sind – und somit das Virus weitergeben können – ist daher sehr wichtig.

Wie R und Wachstumsraten geschätzt werden

Einzelne Modellierungsgruppen verwenden eine Reihe von Daten, um Wachstumsraten und R-Werte zu schätzen, darunter:

• epidemiologische Daten wie Testdaten, Krankenhauseinweisungen, Es dauert im Allgemeinen bis zu drei Wochen, bis sich Veränderungen in der Ausbreitung der Krankheit in den Schätzungen widerspiegeln, da zwischen der Erstinfektion und der Notwendigkeit einer Krankenhausbehandlung eine gewisse Zeit vergeht
• Erhebungen über Kontaktmuster, die Informationen über das Verhalten sammeln, können schneller sein (mit einer Verzögerung von etwa einer Woche), sind jedoch anfällig für Verzerrungen, da sie sich häufig auf selbstberichteteSie sind jedoch anfällig für Verzerrungen, da sie sich häufig auf selbstberichtete Verhaltensweisen stützen und Annahmen darüber treffen, wie die gesammelten Informationen mit der Ausbreitung der Krankheit zusammenhängen
• Haushaltsinfektionserhebungen, bei denen Abstriche von Einzelpersonen vorgenommen werden – diese können Schätzungen darüber liefern, wie viele Menschen infiziert sind. Langzeiterhebungen (bei denen wiederholt Proben von denselben Personen entnommen werden) ermöglichen eine direktere Schätzung des Anstiegs der Infektionsraten

Die verschiedenen Modellierungsgruppen verwenden unterschiedliche Datenquellen, um diese Werte anhand mathematischer Modelle zu schätzen, die die Ausbreitung von Infektionen simulieren. Einige nutzen sogar alle diese Informationsquellen, um ihre Modelle anzupassen, damit sie die reale Situation besser widerspiegeln. Alle diese Datenquellen sind mit Unsicherheiten behaftet, so dass die Schätzungen zwischen den verschiedenen Modellen variieren können, so dass wir uns nicht auf ein einziges Modell verlassen. Die Erkenntnisse aus mehreren Modellen werden berücksichtigt, diskutiert und kombiniert, und die Wachstumsrate und R werden dann als Spannen dargestellt. Die wahrscheinlichsten wahren Werte liegen irgendwo innerhalb der Spannen.

Rundungen und Unterschiede zwischen den Datenströmen, die in diesen einzelnen kombinierten Modellergebnissen verwendet werden, sind für die Unterschiede zwischen den Schätzungen von R und den geschätzten Wachstumsraten verantwortlich.

Wer schätzt R und Wachstumsraten

Wachstumsraten und R werden von mehreren unabhängigen Modellierungsgruppen mit Sitz in Universitäten und Public Health England (PHE) geschätzt. Die Modellierungsgruppen diskutieren ihre individuellen R-Schätzungen in der Science Pandemic Influenza Modelling Group (SPI-M) – einer Untergruppe von SAGE.

Zeitverzögerung der Schätzungen

SPI-M verwendet mehrere Modelle, die jeweils Daten aus einer Vielzahl von Quellen für ihre Schätzungen von R und Wachstumsrate verwenden. Epidemiologische Daten, wie z. B. Krankenhauseinweisungen, Aufnahmen auf der Intensivstation und Todesfälle, benötigen in der Regel bis zu drei Wochen, um Veränderungen in der Ausbreitung der Krankheit widerzuspiegeln.

Dies ist auf die zeitliche Verzögerung zwischen der Erstinfektion, dem Auftreten von Symptomen und der Notwendigkeit einer Krankenhausbehandlung zurückzuführen. Daher geben die zuletzt veröffentlichten Zahlen die Situation der letzten Wochen wieder und nicht die von heute. Diese Schätzungen spiegeln noch nicht vollständig die jüngsten Veränderungen in der Übertragung wider, die z. B. auf die jüngsten politischen Veränderungen im Vereinigten Königreich zurückzuführen sind.

Grenzwerte von R

R ist ein Durchschnittswert, der in verschiedenen Teilen des Landes, Gemeinden und Untergruppen der Bevölkerung variieren kann. Er kann nicht direkt gemessen werden, so dass sein genauer Wert immer mit Unsicherheit behaftet ist. Dies wird noch problematischer, wenn R anhand kleiner Fallzahlen berechnet wird, die entweder auf geringere Infektionsraten oder kleinere geografische Gebiete zurückzuführen sind. Diese Ungewissheit kann auf die Variabilität der zugrunde liegenden Daten zurückzuführen sein, was zu einer breiteren Spanne für R und häufigeren Änderungen der Schätzungen führt.

Selbst wenn die Gesamtschätzung für R im Vereinigten Königreich unter 1 liegt, können einige Regionen R-Schätzungen aufweisen, die eine Spanne von mehr als 1 umfassen, z. B. von 0,7 bis 1,1; dies bedeutet nicht unbedingt, dass die Epidemie in dieser Region zunimmt, sondern nur, dass dies aufgrund der Ungewissheit nicht ausgeschlossen werden kann. Es ist auch möglich, dass ein Ausbruch an einem bestimmten Ort zu einem R über 1 für die gesamte Region führt.

Grenzwerte für Wachstumsraten

Die Wachstumsrate ist ein Durchschnittswert, der schwanken kann. Wenn die Fallzahlen niedrig sind, steigt die Unsicherheit. Dies kann der Fall sein, wenn nur ein sehr kleiner Teil der Menschen infiziert ist oder das betrachtete geografische Gebiet eine sehr kleine Bevölkerung hat. Eine geringere Zahl von Fällen bedeutet, dass die Variabilität der zugrunde liegenden Daten die Schätzung der Wachstumsrate erschwert; es wird eine größere Spanne für die Wachstumsrate angegeben und es kommt zu häufigen Änderungen der Schätzungen. Dies gilt sowohl für R als auch für die Wachstumsrate. Die Schätzung der Wachstumsrate erfordert jedoch weniger Annahmen über die Krankheit als R.

Selbst wenn die Schätzung der Gesamtwachstumsrate im Vereinigten Königreich negativ (unter 0) ist, können einige Regionen Wachstumsratenschätzungen haben, die positive Bereiche (über 0) enthalten, zum Beispiel von -4% bis +1%. Dies bedeutet nicht unbedingt, dass die Epidemie in dieser Region zunimmt, sondern nur, dass dies aufgrund der Unsicherheit nicht ausgeschlossen werden kann. Es ist auch möglich, dass ein Ausbruch an einem bestimmten Ort zu einer positiven (über 0) Wachstumsrate für die gesamte Region führt.

Schätzungen der Wachstumsrate für Gebiete, die kleiner als die regionale Ebene sind, sind weniger zuverlässig, und es ist sinnvoller, lokale Hotspots zu identifizieren, indem man beispielsweise die Zahl der Fälle, Krankenhausaufenthalte und Todesfälle überwacht.