Abstracts by keywords: Vaccination
Bei der mathematischen Modellierung von Epidemien kommen im einfachsten Fall sogenannte SIR-Modelle zum Einsatz. Die drei Großbuchstaben beschreiben dabei die für das Infektionsgeschehen relevanten Zustände der Individuen bzw. der Bevölkerung: S bedeutet, suszeptibel (empfänglich) zu sein für die Infektion, I bedeutet, infiziert und infektiös zu sein, und R steht für Resistenz (Immunität). Wie auch anderswo werden SIR-Modelle überwiegend auch am Robert Koch-Institut eingesetzt (an der Heiden 2020; Maier 2022). Ohne weitere Modifikationen werden SIR-Modelle für die Modellierung von Infektionskrankheiten verwendet, die nach der Genesung eine lebenslange Immunität hinterlassen, wie es bei vielen „Kinderkrankheiten“ der Fall ist. Aber gerade dies scheint auf eine Infektion mit SARS-CoV-2 nicht zuzutreffen. Es liegen Befunde dafür vor, dass sowohl eine Infektion mit dem Coronavirus als auch eine Impfung gegen das Coronavirus lediglich eine temporäre Immunität erzeugen (Baraniuk 2021). Hinzu kommt, dass das Virus eine bestehende Immunität durch neue Virusvarianten (sog. Escape-Varianten) umgehen kann, gegen die eine Kreuzimmunität aus vergangenen Infektionen nicht, oder nicht ausreichend, vorhanden ist (Starr 2021; Weisblum 2020). Dieser Artikel beschreibt weder das Erkrankungsgeschehen in der Gesellschaft noch die Belastung des Gesundheitssystems. Stattdessen soll durch Modellierung untersucht werden, wie verschiedene Faktoren die Übertragung der Infektion beeinflussen könnten. Infektionen dürfen in diesem Fall nicht mit Erkrankungen gleichgesetzt werden, die von vielen anderen Faktoren beeinflusst werden (Alter, Vorerkrankungen etc.); auch Infektionen, die nach früheren Impfungen oder nach früheren Infektionen erfolgen, gehen mit einer anderen Erkrankungswahrscheinlichkeit einher, die sehr wahrscheinlich geringer ist. Der hier vorgelegte Artikel konzentriert sich auf die infektionsepidemiologisch relevanten Größen, insbesondere Prävalenz und Immunität betreffend.
23.03.2022
Nach Schätzungen einzelner niedergelassener Ärzte entspricht bei ca. 40 Prozent der Patienten der Impfstatus nicht den aktuellen Empfehlungen der Ständigen Impfkommission. Verlässliche Daten über den Impfschutz ambulanter hausärztlicher Patienten sind jedoch spärlich. Methoden: In dieser Studie wurden standardisiert impfbezogene Daten von Patienten aus 118 hausärztlichen Praxen erhoben. Ergebnisse: Die Ergebnisse der Erhebung (n=557) legen nahe, dass Impflücken bei älteren hausärztlichen Patienten bestehen und dass Einflussfaktoren von Durchimpfungsraten im hausärztlichen Bereich in Deutschland sowohl patienten- als auch teilweise praxisspezifische Charakteristika aufweisen. Schlussfolgerung: Anhand einer repräsentativen Querschnitterhebung konnten relevante Daten zum Impfschutz erhoben werden. Die vorliegende Untersuchung trägt im Rahmen angewandter hausärztlicher Forschung dazu bei, die Datenlage zu Impfungen bei älteren Erwachsenen zu verbessern.