Heinsberg-Studie: Rechenfehler bei Dunkelziffer der Corona-Infizierten

7.5.2020, 13:25 Uhr
Professor Hendrick Streeck, Virologe an der Uniklinik Bonn ist der Studienleiter der Heinsberg-Studie. Die enthält womöglich einen groben Rechenfehler.

© Federico Gambarini Professor Hendrick Streeck, Virologe an der Uniklinik Bonn ist der Studienleiter der Heinsberg-Studie. Die enthält womöglich einen groben Rechenfehler.

Wie der SWR berichtet, wurde in der Heinsberg-Studie ein wesentlicher Unsicherheitsfaktor in Bezug auf die Dunkelziffer der Corona-Infizierten nicht berücksichtigt. Daraus würde sich ein Rechenfehler ergeben, durch den die präzise Schätzung der beteiligten Wissenschaftlern von rund 1,8 Millionen Infizierten in Deutschland nicht mehr haltbar wäre.

Bei der Heinsberg-Studie haben Wissenschaftler der Universität Bonn in dem, von der Epidemie besonders betroffenen Ort Gangelt, im Kreis Heinsberg (Nordrhein-Westfalen) eine groß angelegte Untersuchung durchgeführt. Virologie-Professor und Studienleiter Hendrik Streeck erklärte, dass man aus diesen Ergebnissen die Sterblichkeitsrate des Coronavirus erstmals "ziemlich genau beziffern" könne. Anhand dieser berechneten Sterblichkeitsrate könnte auch eine konkrete Dunkelziffer der tatsächlich Infizierten geschätzt werden, betonten die Forscher bei der Veröffentlichung.


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Auf Anfrage des SWR haben mehrere Wissenschaftler jedoch eine fehlerhafte Hochrechnung der Zahlen des Ortes Gangelt auf Deutschland bestätigt. Aus diesem Grund müsste als Ergebnis der Schätzung einer Dunkelziffer eine deutlich weitere Spanne angegeben werden. Laut der vom SWR befragten Wissenschaftler, liegt die Zahl der möglichen Infizierten in Deutschland wahrscheinlich bei mindestens knapp einer Million, könne aber auch bis zu fünf Millionen Menschen umfassen.

Die Unsicherheitsfaktoren "Zahl der Infizierten" und "Zahl der Verstorbenen" führen dazu, dass es nicht ein Ergebnis gibt, sondern eine Spannweite möglicher richtiger Ergebnisse. Legt man das breitere Intervall zugrunde, liefern die Ergebnisse der Studie kaum einen Erkenntnisgewinn gegenüber vorher bereits veröffentlichten Studien.


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