«Hatschi!» – Sobald es draussen kalt wird, macht sich bei vielen eine laufende Nase bemerkbar, gefolgt von Husten, einem Zuschwellen der Nasenschleimhäute und teilweise auch Fieber. Die Grippe ist ein saisonales Virus und tritt hierzulande vor allem im Winter auf.
Wenn aber zu viele Menschen gleichzeitig erkranken, kann dies die Spitäler an den Anschlag bringen. Wenn sie Engpässe bei Grippewellen rechtzeitig erkennen würden, könnten sich die Spitäler jedoch darauf vorbereiten.
Genau dies soll dank Forschenden der Universität Lausanne künftig möglich sein. Sie haben ein Frühwarnsystem entwickelt, das Grippewellen anhand von Wetterdaten frühzeitig erkennen soll, wie der Schweizerische Nationalfonds am Donnerstag mitteilte.
Die Forscherinnen und Forscher verglichen dabei Wetterdaten wie Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Temperatur und Sonnenstunden mit den täglichen Grippefällen, die während drei Jahren am Universitätsspital Lausanne behandelt wurden. Doch sie fassten nicht wie üblich die durchschnittlichen Grippefallzahlen pro Tag ins Auge, sondern die Extremwerte.
Denn die Gefahr von Engpässen in Spitälern bestehe eben zu diesen Spitzenzeiten. «Anstatt den Spitälern einen Durchschnittswert für die zu erwartenden Fälle anzugeben, können wir ihnen mitteilen, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Fallzahl erreicht wird, die ihre Kapazitäten übersteigen würde, was relevanter ist», lässt sich Valérie Chavez, Co-Autorin der Studie, zitieren.
Das von den Forschenden entwickelte mathematische Modell soll das Risiko einer Überlastung der Spitäler drei Tage im Voraus erkennen. Ebenso lange ist die Inkubationszeit der Grippeviren. Konkret soll das Modell angeben, welche Fallzahlen mit einer Wahrscheinlichkeit von einem, fünf und zehn Prozent überschritten werden könnten.
Darüber hinaus sagt es laut den Forschenden die Zahl der Grippefälle voraus, die innert 10 oder 30 Tagen zu erwarten sind. «Für die Spitäler ist das ein Warnsignal», so Valérie Chavez von der Universität Lausanne.
Das Frühwarnsystem eigne sich auch für andere saisonale Viren, vor allem Coronaviren und das Humane Respiratorische Synzytial-Virus RSV. Doch die Forscherinnen und Forscher räumen ein, dass das Modell noch mit Unsicherheiten behaftet sei. Dies weil nur die Daten des Universitätsspital Lausanne für drei Jahre ausgewertet wurden. Zudem fehlten noch Daten, um Prognosen zu Covid-19 zu machen.
Das Forschungsteam sei jedoch bereits daran Modelle zu entwickeln, die nebst Wetterdaten auch die Ansteckungsprozesse der Viren miteinbeziehen. Damit sollen noch präzisere Prognosen möglich sein. (aargauerzeitung.ch)
