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Impfrechner: Wann werde ich geimpft? Eine unsichere Rechnung | BR24

© picture alliance / Flashpic | Jens Krick

Für einen Eintrag in den Kalender sind die errechneten Impfzeiträume nicht geeignet - die Datenlage ist laut Experten einfach zu unsicher.

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    Impfrechner: Wann werde ich geimpft? Eine unsichere Rechnung

    Ausrechnen, wann man mit der Corona-Impfung an der Reihe ist: Das wird von mehreren Plattformen angeboten. Experten sehen durchaus positive Aspekte – für die Berechnung eines realistischen Impfzeitraums sei die Datenlage jedoch zu unsicher.

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    Von
    • Claudia Kohler
    • Steffen Kühne

    Wann bin ich dran? Diese Frage haben sich nach der Zulassung des erste Corona-Impfstoffes in Deutschland sicher viele Menschen gestellt. Der Corona-Impfterminrechner des Startups Omni Calculator ermittelt einen frühestmöglichen und einen spätesten Impftermin – basierend auf Angaben des Nutzers zu Alter, Beruf, Lebenssituation und Gesundheitszustand. Auch die Süddeutsche Zeitung (SZ) und der Kölner Stadt-Anzeiger legten Versionen eines solchen Rechners vor.

    Verschiedene Rechner, ähnliche Funktionsweise

    In den Grundzügen funktionieren diese Online-Rechner ähnlich. Die folgende Grafik stellt das Vorgehen schematisch und stark vereinfacht dar:

    © BR

    *Die verschiedenen Rechner haben unterschiedliche Herangehensweisen bezüglich der Impfrate - mehr dazu unten.

    Aufgrund der Werte, die der Nutzer eingibt, wird er in eine Priorisierungsgruppe eingeteilt. Diese basieren auf der Coronavirus-Impfverordnung des Bundes und der Impfempfehlung der Ständigen Impfkommission (STIKO) am Robert Koch-Institut. Die höchste Prioritätsstufe haben zurzeit Menschen über 80, die in Senioren- und Altenpflegeheimen leben, sowie medizinisches Fachpersonal in bestimmten Risikobereichen.

    Aber nicht nur die Einordnung in eine der Priorisierungsgruppen ist entscheidend, sondern auch wie groß die Gruppen jeweils sind. Diese Information ergibt sich je nach Rechner aus Schätzungen der STIKO und aus weiteren Bevölkerungsdaten (z.B. Bundesamt für Statistik). Auch die Impfbereitschaft und die Gruppen, die aktuell nicht geimpft werden sollten, werden berücksichtigt. So kann festgestellt werden, wie viele Menschen vor dem Nutzer geimpft werden und wie viele die gleiche Priorität haben.

    Faktoren, die sich jederzeit ändern können

    Diese Zahl wird schließlich mit verschiedenen Impfraten (Impfungen pro Tag) verrechnet. Der Kölner Stadt-Anzeiger rechnet mit der Zielvorgabe von Bund und Ländern. Das Ergebnis ist hier eine Mindestanzahl von Tagen, bis alle Menschen in höheren Gruppen geimpft sind.

    Die SZ liefert als Ergebnis einen Zeitraum: Für die Berechnung des frühesten Impftermins verwenden die Entwickler ebenfalls die Zielvorgabe von Bund und Ländern. Für den Endpunkt, also den "schlechtesten Fall", verwenden sie die aktuelle Impfrate der zurückliegenden Woche.

    Das Angebot von Omni Calculator gibt ebenfalls einen Zeitraum aus, mit einem "besten Fall" als Startpunkt und einem "schlechtesten Fall" als Endpunkt. Hier kann die Impfrate vom Nutzer selbst festgelegt werden. Angaben wie die Impfrate oder auch die Impfbereitschaft können sich natürlich jederzeit ändern.

    Ergebnisse sorgen für Irritationen im Netz

    Die errechneten Zeiträume sind teilweise sehr groß. Für eine 40-jährige Person in Bayern, die alle abgefragten Risikofaktoren verneint, gibt der "Impfbot" der SZ am 27. Januar 2021 als untere Grenze Juni 2021 an, als obere Grenze Mai 2023. Der "Corona-Impfterminrechner" von Omni Calculator einen Zeitraum vom 14.2.2022 bis 15.3.2023 (Impfrate nach Plan der Regierung; erste Impfung; nicht nach Bundesländern unterschieden).

    In den Sozialen Medien rief diese Art von Ergebnis starke Reaktionen hervor: Ein Nutzer teilt eine Zahl auf Twitter, um Kritik an der Politik und Kommunikation der Bundesregierung zu üben. Eine Nutzerin wirft der Süddeutschen Zeitung via Facebook vor, mit dem "völlig realitätsfernen Ergebnis" nur "Klicks" generieren zu wollen.

    © BR

    Reaktionen auf die Ergebnisse der Impftermin-Rechner in den Sozialen Medien.

    Professor Thorsten Lehr: Datenlage reicht nicht für eine Prognose

    Thorsten Lehr, Professor für Klinische Pharmazie an der Universität des Saarlandes, beschäftigt sich in einem interdisziplinären Team mit Prognosen zur Corona-Pandemie. Auch er und seine Mitarbeiter versuchen, die Corona-Impfungen als Parameter in ihre Simulation der Pandemie zu integrieren.

    "Mit der aktuellen Datenlage lassen sich kaum seriöse Vorhersagen machen, die weiter als sechs Wochen in die Zukunft gehen", Thorsten Lehr, Professor für Klinische Pharmazie an der Universität des Saarlandes

    Zusage Spahns nicht unrealistisch, aber auch nicht verifizierbar

    Werte wie die Anzahl der Impfungen pro Tag werden laut Lehr von einer Vielzahl nicht zusammenhängender Faktoren beeinflusst: Zulassungen neuer Impfstoffe, Erhöhung der Produktion, Veränderung der Impfbereitschaft und so weiter. Die mangelnde Datengrundlage mache die Abschätzung schwierig.

    Mitunter läge das auch daran, dass die Bundesregierung keine verlässlichen Prognosen zur Verfügung stelle. Die Aussage von Gesundheitsminister Jens Spahn (CDU) etwa, bis zum Sommer diesen Jahres jedem, der in Deutschland geimpft werden möchte, eine Impfung anbieten zu können, hält Thorsten Lehr nicht für unrealistisch – doch sie könne eben nicht statistisch bestätigt werden.

    Unsicherheiten können nicht quantitativ gefasst werden

    Daniel Keim, Professor für Datenanalyse und Visualisierung an der Universität Konstanz, bemängelt ebenfalls die unzureichende Datenlage. Zusammen mit einem Team von Datenwissenschaftlern beschäftigt auch er sich mit den Daten der Corona-Pandemie – seine Arbeitsgruppe entwickelte ein Visualisierungs-Tool, mit dem Tendenzen auf Kreisebene beobachtet und antizipiert werden können.

    Auch für Keims Team spielt die Impfung als Parameter noch keine Rolle. "Statistisch gesehen liegt das Problem nicht nur an den Unsicherheiten selbst, sondern auch daran, dass man diese Unsicherheiten nicht quantitativ fassen kann", sagt der Experte.

    Entscheidungen der Politik und Impfbereitschaft nur zwei der Unbekannten

    Entscheidungen der Politik, so Keim, könnten mit statistischen Modellen ebenso wenig vorhergesagt werden, wie Entwicklungen in der Forschung. Davon sei nicht nur die Impfrate betroffen, sondern etwa auch die Restriktionen und Verteilungen der Prioriesierungsgruppen. Als Beispiel nennt er die Debatte um den Impfstoff des Herstellers AstraZeneca. Wenn es tatsächlich einen Impfstoff gäbe, der für eine bestimmte Gruppe weniger wirksam sei, könne das die Impfreihenfolge drastisch verändern.

    Die Impfbereitschaft ist für Keim ebenfalls eine solche Unbekannte. Hier könnte die Politik Abhilfe schaffen, indem sie Daten zu geimpften Personengruppen detaillierter erhebt und diese Daten öffentlich zugänglich macht. „Wenn wir unsere gängigen Methoden aktuell anwenden würden, wären die Ergebnisse sehr große Zeitspannen – wir hätten damit eher die Unsicherheiten in den Parametern modelliert, als einen realistischen Impfzeitraum.“

    Guter Ansatz, um Priorisierung und Impfreihenfolge zu veranschaulichen

    Thorsten Lehr hält das Vorgehen der Impfterminrechner aber nicht per se für falsch. „Die personalisierte Abfrage ist ein schöner Ansatz, um die Priorisierungsgruppen zu vermitteln und widerzuspiegeln, wo in der Impfreihenfolge man selbst steht,“ so der Forscher aus Saarbrücken. Wenn man die Berechnung regelmäßig durchführe – vorausgesetzt, die Datengrundlage wird aktuell gehalten – könne man außerdem die Entwicklung mitverfolgen.

    Sowohl die Entwickler von Omni Calculator als auch die Journalisten der Süddeutschen Zeitung und des Kölner Stadt-Anzeigers legen ihre Methodik ausführlich dar. Sie weißen daraufhin, dass es sich bei den errechneten Zeitpunkten um Extreme handelt - also um den jeweils bestmöglichen und den jeweils schlechtesten Fall, der durch die jeweilige Berechnungsmethode zu Stande kommen kann. Auch die Datengrundlagen und deren Limitierungen, werden beschrieben und, sofern möglich, laufend aktualisiert.

    Berechnung des Zeitraums nicht sinnvoll

    „Die Tools nutzen die aktuellen Daten und berechnen damit ihre Ergebnisse – das ist auch alles, was zum jetzigen Zeitpunkt möglich ist“, meint Daniel Keim. Jedoch sind er und sein Team aus Konstanz der Meinung: Wenn die Parameter sich nahezu täglich ändern und die Entwicklung nicht statistisch modelliert werden kann, ist es nicht sinnvoll, die Rechnung überhaupt durchzuführen.

    „Welchen Nutzen haben die Menschen von einem Zeitraum, der mitunter Jahre beträgt? Ist das, auch angesichts der angesprochenen Unsicherheiten, nicht einfach frustrierend?“

    Der Saarbrücker Forscher Thorsten Lehr meint, dass die Berechnung eines Zeitrahmens eher dem Effekt, als der Nützlichkeit geschuldet ist. „Man sollte sich bewusst sein, welche Folgen das haben kann“, sagt der Experte. „Im schlimmsten Fall bewirken die langen Zeitspannen und Jahreszahlen wie 2023, dass Leute verunsichert und entmutigt werden.“ Auch einen Missbrauch der Rechner schließt Lehr nicht aus. Durch Eingabe extreme Werte oder die unrealistische Veränderung von Parametern – dies ist nur im Angebot von Omni Calculator möglich - könnten absichtlich verstörende Ergebnisse erzielt werden.

    Entwicklerin Bogna Szyk: Alle Daten zur Verfügung stellen

    Für Bogna Szyk, die den Impfterminrechner von Omni Calculator mitentwickelt hat, ist aber gerade diese Wahlmöglichkeit ein Hauptanliegen. Es gehe darum, den Nutzern alle Daten zur Verfügung zu stellen, so dass diese sich ihre eigene Meinung bilden könnten. „Was könnte passieren, wenn die Impfrate verdoppelt wird? Was könnte passieren, wenn die Impfbereitschaft 90 Prozent erreicht? Die Möglichkeit, diese verschiedenen Szenarien zu überprüfen, finde ich sinnvoll.“

    Die Entwickler vertrauten den Nutzern, dass diese die gegebenen Informationen entsprechend einordnen können. „Wir verstehen die Unsicherheit der aktuellen Daten, und möchten die NutzerInnen dazu bewegen, unser Tool nicht nur zur einmaligen Ermittlung des Impfzeitraums zu benutzen, sondern es als fortlaufend aktualisierten Überblick über die Impfentwicklung zu verstehen,“ sagt die Ingenieurin.

    Selbstverständlich deute man prominent darauf hin, dass es sich bei den Ergebnissen um Schätzungen handele. Diese basierten laut Bogna Szyk aber hauptsächlich auf den offiziellen Plänen der Bundesregierung - den Daten, die der tatsächlichen Verteilung der Impfstoffe möglichst nahekämen. Die Regierung kommuniziere ihre Pläne auf der Basis ihrer Modelle, die viele Parameter berücksichtige.

    „Ich bin der Meinung, dass es besser ist, zu wissen, dass der Impfstoff vielleicht erst in ein paar Monaten kommt, als später enttäuscht und verärgert zu werden,“ sagt Bogna Szyk. „Es ist immer besser, realistische Erwartungen zu haben, als zu erwarten, dass Corona in einem Monat überstanden ist.“

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