PROGNOSIS

Die COVID-19-Pandemie hat gezeigt, dass die Kapazitäten des Gesundheitswesens selbst in hochentwickelten Ländern überlastet werden können, was nicht nur zu einer unzureichenden Versorgung von COVID-19-Patienten führt, sondern auch Auswirkungen auf die Effizienz des Gesundheitssystems insgesamt hat, wie z. B. reduzierte Präventions- und Screening-Programme und verzögerte Operationen. Im PROGNOSIS-Konsortium haben sich Partner aus fünf Institutionen mit komplementärem Fachwissen in den Bereichen Biostatistik, Bioinformatik, Epidemiologie, Gesundheitsforschung, Infektionskrankheiten und Ökonomie zusammengeschlossen, um dieses drängende Problem mit einem prinzipiellen und ganzheitlichen Ansatz anzugehen. Es werden datengestützte Kurzzeit- und mechanistische Langzeitprognosemodelle der Krankenhausbelastung auf verschiedenen Versorgungsebenen (Standard, Intensiv, Beatmung, extrakorporale Membranoxygenierung / ECMO) für drei wichtige Atemwegsinfektionen: COVID-19, Influenza und Pneumokokkenpneumonie entwickelt. Betrachtet werden außerdem verschiedene Episoden der Epidemie und verschiedene geographische Ebenen (Deutschland, Bundesländer, Kreise), um lokale Vorhersagen zu ermöglichen. Die Modelle werden mit Hilfe umfangreicher und ständig wachsender Datensätze aus der laufenden Zusammenarbeit mit mehreren deutschen Institutionen und Kompetenznetzwerken parametrisiert. Darauf basierend werden auch die Auswirkungen auf die Versorgungsketten und Personalressourcen der Krankenhäuser modelliert, um konkrete kurzfristige Gegenmaßnahmen zur Bewältigung der erwarteten Belastung der Krankenhäuser abzuleiten und die Wirksamkeit langfristiger Maßnahmen wie Impfprogramme und nicht-pharmazeutische Interventionen zu bewerten. Der Modellierungsansatz ist so aufgebaut, dass er auf andere pan- und epidemische Situationen übertragbar ist.