StopptCOVID-Studie: Wirksamkeit und Wirkung von anti-epidemischen Maßnahmen auf die COVID-19-Pandemie in Deutschland

• Methodik
• Ergebnisse, Schlussfolgerung
• Abschlussbericht
• Code und Daten
• Zusätzliche Analysen
• Finanzierung
• Projektleitung

Die getroffenen Maßnahmen zur Kontrolle von SARS-CoV-2 haben während der COVID-19-Pandemie zu starken Einschränkungen des öffentlichen Lebens in Deutschland geführt. Das übergeordnete Ziel des Projekts StopptCOVID bestand darin, die Evidenzgrundlage für die Beurteilung der Effektivität verschiedener antipandemischer nicht-pharmazeutischer Maßnahmen (NPI) zu verbessern. Im StopptCOVID-Projekt wurde untersucht, inwiefern verordnete Maßnahmen einen Anstieg der COVID-19-Inzidenz bremsen konnten.
Hinweis vom 20.10.2023: Die StopptCOVID-Studie hat noch kein Peer-Review-Verfahren durchlaufen. Eine Veröffentlichung der Studie inkl. des Codes und weiterer Rohdaten in einem peer-reviewed Fachjournal ist in Vorbereitung.
Hinweis vom 2.4.2024: Code und Daten des Abschlussberichts wurden veröffentlich (siehe Code und Daten). Der Abschlussbericht wurde mit einem entsprechenden Verweis aktualisiert.

Methodik

Um einen Überblick über die Maßnahmen insgesamt zu erhalten, wurde ein Maßnahmenscore erstellt. Dieser Score gibt an, wie hoch die Summe der Stufen von verordneten NPI jeweils war. Der Einfluss der NPI auf den effektiven Reproduktionswert (R-Wert) der COVID-19-Pandemie in Deutschland wurde anhand eines Regressionsmodells untersucht. Dazu wurden NPI-Daten auf Ebene der Landkreise verwendet, die vom Institut für angewandte Sozialwissenschaft (infas) im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) dokumentiert wurden. Als Zielvariable der Analyse wurde der R-Wert gewählt, da die NPI zur Reduktion von (infektiösen) Kontakten führen und somit die Anzahl von Folgeinfektionen pro Fall verringern sollten. Die Auswertung wurde adjustiert für den Einfluss der Impfquote, der vorherrschenden Erregervarianten sowie von Saisonalität und Schulferien. Da einige NPI zu sehr ähnlichen Zeiten verschärft und auch wieder gelockert wurden, war ihr Aktivierungsprofil stark korreliert und daher konnten sie nur als kombinierte Variablen in das Modell eingeschlossen werden.

Ergebnisse, Schlussfolgerung

Der Maßnahmenscore stieg deutlich zu Beginn der ersten COVID-19-Welle an und verringerte sich anschließend. Nach Beginn der zweiten COVID-19-Welle im Herbst 2020 war der Maßnahmenscore deutlich erhöht und erreichte nach dem Jahreswechsel 2020/2021 Spitzenwerte.

Die angewandten Regressionsmodelle zeigen, dass die NPI mit einer deutlichen Reduktion der COVID-19-Ausbreitung in Deutschland assoziiert waren, die je nach Strenge der NPI unterschiedlich stark ausgeprägt war. Der Effekt der NPI zeigte sich dabei bereits kurz vor dem Inkrafttreten der jeweiligen Verordnungen. Die naheliegendste Erklärung dafür ist, dass Verhaltensanpassungen in der Bevölkerung bereits vor dem Inkrafttreten der Einschränkungen erfolgten.

Die unterschiedlichen Modellansätze zeigen, dass einzelne Maßnahmen nicht ausreichend zur Kontrolle der COVID-19-Pandemie in Deutschland waren – dies konnte erst durch eine Kombination von NPI in ganz verschiedenen Bereichen bewirkt werden. Einzelne NPI konnten nur im Kontext der parallel bestehenden anderen Maßnahmen bewertet werden.

Auch weniger stark eingreifende NPI wie etwa Hygienekonzepte oder die Begrenzung der Personenzahl bei öffentlichen Veranstaltungen zeigten eine deutliche Wirkung. Verschärfungen führten jeweils zu einer stärkeren Reduktion der COVID-19-Ausbreitung. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine hohe Impfquote einen stark reduzierenden Effekt auf den R-Wert hatte. Dies führte insbesondere in der älteren Bevölkerung zu einer deutlich schwächeren dritten COVID-19-Welle. Die in unserer Studie betrachteten NPI trugen wesentlich zur Bekämpfung der Pandemie bei und verhinderten in der Zeit bis zur Entwicklung wirksamer Impfstoffe eine deutliche Überlastung des Gesundheitssystems.

Abschlussbericht

Abschlussbericht der StopptCOVID-Studie

Code und Daten

https://zenodo.org/records/10888033

Zusätzliche Analysen

• Covid-19 Pandemic Policy Monitor (COV-PPM): Bozorgmehr K, Rohleder S, Duwendag S, Mohsenpour A, Saint V, Gold AW, et al. Covid-19 pandemic policy monitor (COV-PPM) - European level tracking data of non-pharmaceutical interventions. Data Brief. 2021;39:107579. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340921008544

Darüber hinaus wurde von der Universität Bielefeld eine räumlich-zeitliche Längsschnittanalyse auf der Ebene der Stadt- und Landkreise in Deutschland durchgeführt, um den Zusammenhang zwischen Covid-19-Inzidenz, sozioökonomischer Benachteiligung und dem jeweiligen Bevölkerungsanteil mit ausländischer Staatsangehörigkeit zu untersuchen. Diese sind hier publiziert:

• Rohleder S, Costa D, Bozorgmehr K. Area-level socioeconomic deprivation, non-national residency, and Covid-19 incidence: A longitudinal spatiotemporal analysis in Germany. EClinicalMedicine. 2022:101485. https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(22)00215-2/fulltext

Schließlich wurde der Einfluss der NPI auf den Verlauf der COVID-19-Inzidenz und der damit verbundenen Todesfälle in 32 europäischen Ländern für das Jahr 2020 in Regressionsmodellen untersucht.

• Costa C, Rohleder S, Bozorgmehr K. Impact of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 incidence and deaths: cross-national natural experiment in 32 European countries. medRxiv Preprint. 2022. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.07.11.22277491v2

Finanzierung

Die StopptCOVID-Studie wurde durch das Bundesministerium für Gesundheit gefördert.

Projektleitung

Dieses Projekt war ein Kooperationsprojekt zwischen dem Robert Koch-Institut und der Universität Bielefeld.

RKI: Dr. Viviane Bremer, Dr. Matthias an der Heiden, Andreas Hicketier;

Bielefeld: Prof. Dr. Kayvan Bozorgmehr, Dr. Diogo Costa, Sven Rohleder

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