Ist eine Inzidenz unter zehn unmöglich?
Kennzahl zur Pandemie
Experten fordern, dass Beschränkungen erst bei einer Inzidenz von unter zehn gelockert werden sollen. Dies sei aufgrund der Quote falsch-positiver Tests gar nicht erreichbar, meinen Kritiker. Dem liegen falsche Annahmen zugrunde. Von Wulf Rohwedder.
Experten fordern, dass Beschränkungen erst bei einer Inzidenz von unter zehn gelockert werden sollen. Dies sei aufgrund der Quote falsch-positiver Tests gar nicht erreichbar, meinen Kritiker. Dem liegen falsche Annahmen zugrunde. Erst war es der Wert 50, dann 35, jetzt wird eine Inzidenz von zehn als der neue Schwellenwert für die Lockerung der Corona-Maßnahmen diskutiert. Insbesondere die neue britischen Mutante B.1.1.7 würde eine solche Verschärfung notwendig machen, heißt es. Schon bei dem Inzidenz-Schwellenwert von 100 wurde jedoch behauptet, dass dieser schon rechnerisch gar nicht erreichbar sei, selbst wenn es gar keine Infizierten in der untersuchten Gruppe gäbe: Die falsch-positiven Ergebnisse, die fast jeder Test erzeugt, würden dafür sorgen, dass die Schwelle nicht unterschritten wird.   Wie wird die Inzidenz berechnet? Um diese Behauptung zu überprüfen, muss man sich erst einmal ansehen, wie die Sieben-Tage-Inzidenz berechnet wird. Diese beschreibt die Zahl der gemeldeten Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner in den letzten sieben Tagen. Durch die Betrachtung des längeren Zeitraums werden statistische Ausreißer, wie sie zum Beispiel durch verspätete Meldungen entstehen, weitgehend ausgeglichen. Nun liefert kein Testverfahren auf Sars-CoV-2-Viren perfekte Ergebnisse: Jedes identifiziert eine gewisse Quote Gesunder fälschlicherweise als krank und Infizierte als gesund. Die Spezifität eines Tests gibt dabei die Wahrscheinlichkeit an, dass Gesunde auch als solche erkannt werden.  Für die vom Robert Koch-Institut (RKI) ermittelten Inzidenzzahlen werden ausschließlich Ergebnisse von PCR-Tests ausgewertet, nicht jedoch jene aus fehleranfälligeren Antikörper- oder Antigen-Schnelltests. Lag die Genauigkeit der PCR-Tests ursprünglich bei der Testung nur auf einzelne Genabschnitte bei etwa 98 Prozent, konnte diese inzwischen durch Testwiederholung bei inplausiblen Ergebnissen, der Einbeziehung weiterer Abschnitte oder durch zusätzliche Testverfahren massiv gesteigert werden: Das RKI gab zwischenzeitlich eine Spezifität von 99,999 Prozent an, spricht inzwischen aber von einer analytischen Spezifität bei korrekter Durchführung und Bewertung bei nahezu 100 Prozent. Die Anzahl tatsächlich falsch-positiv Getesteter ist jedoch nicht nur von der Spezifität abhängig, sondern auch vom Anteil der tatsächlich Infizierten in der untersuchten Gruppe, der Prävalenz. Je höher diese liegt, desto geringer ist der Anteil der fehlerhaft als infiziert Bezeichneten. Laut RKI werden gezielt Menschen mit Symptomen getestet. Bei diesen ist der Anteil der Infizierten naturgemäß höher als in der Gesamtbevölkerung, wodurch die Zuverlässigkeit weiter steigt.  Tests sind inzwischen exakt genug Um ein konkretes Beispiel zu nennen: In den ersten sechs Kalenderwochen dieses Jahres wurden im Durchschnitt pro Woche 1,13 Millionen Tests durchgeführt, also etwa 1566 pro 100.000 Einwohner, wobei diese Zahl auch Doppeltestungen enthält. Läge die Prävalenz, also der Anteil der tatsächlich Infizierten, in einer Region bei 1,5 Prozent und würden dort zufällig 1566 von 100.000 Einwohnern getestet, so würde bei einer Spezifität von 99,999 Prozent statistisch kein einziger falsch-positiver Fall angezeigt werden. Beträge die Spezifität 99,9 Prozent, wäre der Test also hundertfach ungenauer, würde rechnerisch in etwa ein Getesteter irrtümlich als infiziert erkannt werden. In dem Beispielfall würde die errechnete Sieben-Tage-Inzidenz in diesem Fall bei 25,0, bei einer Genauigkeit von 99,999 Prozent bei 23,5 liegen. Dabei sind die Faktoren der Vorauswahl und der möglichen Doppeltestungen, die die Verlässlichkeit erhöhen, noch nicht einmal berücksichtigt. Inzidenz unter zehn auch bei null Infektionen möglich Auch wenn es in der untersuchten Gruppe tatsächlich keine einzige Infektion geben würde, würden sich die Fehler des Tests nicht so auswirken, dass die Sieben-Tage-Inzidenz über zehn liegen könnte. In dem genanntem Beispiel lägen die Werte bei einer Spezifität von 99,9 Prozent bei 1,57, bei einer Spezifität von 99,999 Prozent wieder nahe null. Erst bei einer Spezifität von etwa 99,3 Prozent oder schlechter würde eine Inzidenz von mehr als zehn errechnet werden, obwohl es keine Infektionen gibt.