13. November 2020

Risikokommunikation von Covid-19-Mortalitätsdaten

Ein wichtiges Anliegen der Evidenzbasierten Medizin (EbM) ist die verständliche Kommunikation von wissenschaftlichen Daten. Der Rahmen, in den Zahlen gestellt werden, das sogenannte Framing, kann die Bewertung der Daten wesentlich beeinflussen.1

Lesedauer: ca. 6 Minuten

Dieser Artikel von Univ.-Prof. Dr. med. Ingrid Mühlhauser wird im Dezember im Journal der Kassenärztlichen Vereinigung Hamburg veröffentlicht und erscheint hier mit freundlicher Genehmigung sowohl des Journals als auch des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin e.V.

Kriterien für wissenschaftsbasierte Risikokommunikation oft vernachlässigt

Daher gibt es seit Jahren Kriterien für eine wissenschaftsbasierte Risikokommunikation zu Gesundheitsthemen. Diese Kriterien werden in der medialen Berichterstattung zu SARS-CoV-2/Covid-19 jedoch nicht angemessen berücksichtigt2,3. Am Beispiel der Mortalitätsdaten zu SARS-CoV-2/Covid-19 lassen sich wichtige Kennziffern einer verständlichen Risikokommunikation darstellen.

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Bezugsrahmen deutsche Bevölkerung

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Aktuelle Kommunikation zu SARS-CoV-2/Covid-19

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Fallsterblichkeit, Infektionssterblichkeit und Diagnose-Bias

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Hohe Varianz der Mortalitätsdaten

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Diagnostischer Bias verhindert fairen Vergleich mit Grippe

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Ambulant erworbene Pneumonien

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Nosokomiale Infektionen

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Fazit

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  1. Risikokommunikation von COVID-19 Mortalitätsdaten; Netzwerk Evidenzbasierte Medizin; 30.10.2020.
  2. Netzwerk Evidenzbasierte Medizin. Stellungnahme: COVID-19: Wo ist die Evidenz?
  3. Netzwerk Evidenzbasierte Medizin. Stellungnahme: Risikokommunikation zu COVID-19 in den Medien.
  4. Statistisches Bundesamt. Statistisches Jahrbuch 2019.
  5. STATISTA. Europäische Union: Lebenserwartung bei der Geburt in den Mitgliedsstaaten im Jahr 2018. (Zugriff am 25. 10. 2020)
  6. Robert-Koch-Institut. COVID-19: Fallzahlen in Deutschland und weltweit.
  7. Robert-Koch-Institut. Täglicher Lagebericht zur Coronavirus-Krankheit-2019. 20.10.2020.
  8. Ioannidis JPA. Infection fatality rate of COVID-19 inferred from seroprevalence data. Bulletin of the World Health Organization; Type: Research Article ID: BLT.20.265892; online first 14th October 2020.
  9. Levin AT et al. Assessing the age specificity of infection fatality rates for COVID-19: Systematic review, meta-analysis, and public policy implications. medRxiv 2020.07.23.20160895.
  10. Robert-Koch-Institut. Infektionsepidemiologisches Jahrbuch meldepflichtiger Krankheiten für 2018.
  11. Robert-Koch-Institut. Häufig gestellte Fragen und Antworten zur Grippe. Stand: 30.1.2019
  12. STATISTA. Influenza assoziierte Übersterblichkeit in Deutschland bis 2019.
  13. Kolditz M, Ewig S. Community-Acquired Pneumonia in Adults. Dtsch Arztebl Int 2017; 114: 838-848.
  14. Ott SR. Ambulant erworbene und nosokomiale Pneumonie. Swiss Medical Forum 2018; 18: 569-574.
  15. Zacher B et al. Application of a new methodology and R package reveals a high burden of healthcare-associated infections (HAI) in Germany compared to the average in the European Union/ European Economic Area, 2011 to 2012.
  16. Robert-Koch-Institut. Neue Schätzung zur Krankheitslast durch Krankenhaus-Infektionen. Pressemitteilung (Stand: 15.11.2019).

Bildquelle: © GettyImages/Bill Oxford

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