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Covid-19: Risiken und Auswirkungen analysieren

23.11.2020

Ulrich Mansmann erläutert im Rahmen der „Corona Lectures“, auf welcher Grundlage Wissenschaftler die Pandemie einschätzen und Prognosen erstellen.

Wie gefährlich ist das Coronavirus? Dazu gehen vielfältige Aussagen durch die Öffentlichkeit, und nicht alle halten einer wissenschaftlichen Einschätzung stand. Im zweiten Vortrag der „Corona Lectures“ der LMU stellt Prof. Ulrich Mansmann am 1.12.2020 epidemiologische Instrumente vor, die bei Risiko- und Schadensbetrachtungen zu Covid-19 helfen.

In seinem Vortrag befasst sich der Direktor des Instituts für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBE) der LMU unter anderem mit dem Vergleich von Covid-19 und Grippe. Außerdem geht er der häufigen Frage nach, ob es in Deutschland schlimmere Infektionskrankheiten als Covid-19 gibt, die wir jedoch in unserem gesellschaftlichen Leben als selbstverständlich empfinden. Prof. Mansmann zeigt auf, wie die öffentlichen Daten zur Pandemie erhoben und zur Verfügung gestellt werden und wie sich daraus ein regionales, nationales und globales Bild des Geschehens ableiten lässt, um Prognosen zur weiteren Entwicklung zu erstellen.

Vortrag:
Prof. Dr. Ulrich Mansmann. „Covid-19: Risiken und Auswirkungen analysieren“

Dienstag, 1. Dezember 2020, 18.15-19.45 Uhr

Zur Anmeldung

Weitere Informationen über die „Corona Lectures“-Initiative.

Kontakt: ringvorlesung-lmu@lmu.de

Drei Fragen an Prof. Ulrich Mansmann

Was hat sich aus Ihrer Sicht im Vergleich zur ersten Welle der Corona-Pandemie verändert?

Mansmann: Wir wissen mehr über die Infektionswege und Behandlungsmöglichkeiten von COVID-19. Bei der ersten Welle waren vor allem die Folgen für an COVID-19 schwer erkrankte Personen im Fokus, mittlerweile hat sich ein viel umfassenderes Verständnis für gesamtgesellschaftliche Konsequenzen der Epidemie herausgebildet. Die Entscheidungs- und Kommunikationsprozesse werden damit komplexer.

Haben sich die Möglichkeiten verbessert, das Ausmaß und die Auswirkungen der Infektion zu quantifizieren, etwa auf Basis einer genaueren Datengrundlage?

Mansmann: Die Datengrundlage ist in wesentlichen Punkten immer noch unbefriedigend. Hierzu braucht es Zeit und Infrastruktur. Beides entwickelt sich. Es ist unklar, wie viele Personen im Moment infiziert sind. Gute klinische Kohorten sind im Entstehen, aus denen wir wichtiges Wissen zu COVID-19-Verläufen ableiten können. Die Bildung von Immunität nach der Erkrankung kann innerhalb von neun Monaten in wichtigen Aspekten nicht erforscht werden. Wir wissen zu wenig darüber, wie sich das Virus bei Kindern auswirkt, um darauf basierte klare Entscheidungen zum Betrieb von Schulen und Kindertagesstätten zu treffen. Es fehlen Ergebnisse aus systematischen populationsweiten Studien, um wichtige Parameter repräsentativ schätzen zu können. Andererseits hat eine intensive wissenschaftliche Aktivität mit internationalem Austausch begonnen, um die vielen Aspekte der Pandemie besser zu verstehen. Wissenschaft in Echtzeit ist ein neues Modell, das noch eingeübt werden muss.

Was können wir aus dieser Pandemie lernen?

Mansmann: Wir sollten unsere Zukunft aufgrund der Sehnsucht nach dem Gewohnten nicht aufs Spiel setzen. Es ist ein Irrtum, zu glauben, dass uns ein Impfstoff bald vor SARS-CoV2 retten und die postpandemische Welt unser gewohntes Leben wieder ermöglichen wird. Wir sollten uns um einen alternativen gesellschaftlichen Konsens für unsere Zukunft bemühen und dessen Entwicklung in tragfähige Strukturen einbetten.
Dafür sollten wir Public Health und seinen interdisziplinären Charakter ernst nehmen und stärken. Es ist erforderlich, dass wir verbindliche Pandemiepläne etablieren und die benötigte Governance auf regionalen und internationalen Ebenen einüben. Grundlegende und breite wissenschaftliche Begleitprozesse müssen darin zwingend verankert werden.

Prof. Dr. Ulrich Mansmann ist Direktor des Instituts für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBE) an der Medizinischen Fakultät der LMU und Inhaber des Lehrstuhls für Biometrie und Biomathematik.