Schweizer Forscher haben ein neues Modell entwickelt, das die Ausbreitung von Epidemien wie dem Coronavirus genauer vorhersagen kann. Das Modell basiert auf einer Reproduktionsmatrix und berücksichtigt die Heterogenität der Gesellschaft sowie die unterschiedlichen Ansteckungsraten in verschiedenen Bevölkerungsgruppen. Die Forscher testeten das Modell mit COVID-19-Daten und konnten zeigen, dass es die Infektions-Peaks viel genauer vorhersagen kann als Modelle, die sich auf den R-Wert stützen.
Schweizer Forscher haben ein neues Modell entwickelt, das die Ausbreitung von Epidemie n wie dem Coronavirus genauer vorhersagen kann. Dieses Modell basiert nicht auf dem R-Wert, der zwar als Indikator für die Ausbreitung von Krankheiten verwendet wurde, aber dessen Grenzen in der Vorhersage von Infektionswelle n aufgezeigt wurden.
\Das neue Modell, das in einem kürzlich im „Journal of the Royal Society Interface“ veröffentlichten Artikel vorgestellt wurde, verwendet eine sogenannte Reproduktionsmatrix. Diese Matrix berücksichtigt die Heterogenität der Gesellschaft und wie sich Viren in verschiedenen Bevölkerungsgruppen ausbreiten. Im Gegensatz zum R-Wert, der die durchschnittliche Anzahl der Personen angibt, die von einem Infizierten angesteckt werden, berücksichtigt die Reproduktionsmatrix die unterschiedlichen Ansteckungsraten innerhalb verschiedener Bevölkerungsgruppen. \Die Forscher erklären, dass Menschen mit vielen sozialen Kontakten, sogenannte „Hubs“ oder „Superspreader“, anfällig für Ansteckungen sind und diese wiederum an viele andere weitergeben. Zu Beginn einer Pandemie treiben diese „Superspreader“ den Anstieg der Fallzahlen voran. Mit zunehmender Ausbreitung werden jedoch immer mehr Menschen infiziert, und die Ausbreitung verlangsamt sich. Traditionelle Modelle, die allein auf dem R-Wert basieren, können diese Verlangsamung nicht korrekt reflektieren. Die Reproduktionsmatrix hingegen berücksichtigt diese Dynamik und ermöglicht so genauere Vorhersagen von Infektionswellen. \Die Forscher testeten das neue Modell mit COVID-19-Daten aus der Schweiz und Schottland und konnten zeigen, dass es die Infektions-Peaks viel genauer vorhersagen kann als Modelle, die sich auf den R-Wert stützen. Ein weiterer Vorteil des Modells ist seine Einfachheit. Obwohl es komplexere Modelle gibt, die die Verbreitung von Krankheiten genauer beschreiben können, ist die Reproduktionsmatrix leicht anzuwenden und liefert dennoch realistische Ergebnisse. Die Forscher sehen großes Potenzial für die Anwendung des Modells in verschiedenen anderen Bereichen, in denen sich Objekte über ein Netzwerk verbreiten. Zukünftige Forschungen könnten die Ausbreitung von Ansichten, Meinungen und Verhaltensweisen in einer Gesellschaft simulieren, was beispielsweise bei der Adoption neuer Technologien oder einer nachhaltigen Lebensweise relevant sein könnte
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