Ein Großteil der Coronavirus-Infektionen passiert einer US-Studie zufolge aller Wahrscheinlichkeit nach an sogenannten „Superspreader“-Orten wie Restaurants, Fitnessstudios und Cafés.

Das zeigen Wissenschaftler von der Universität Stanford in Kalifornien anhand eines Computermodells, unter anderem auf Basis demografischer Daten, epidemiologischer Schätzungen und anonymer Handydaten, im Fachjournal ‚Nature‘.
 

Die meisten Infektionen in geschlossenen Räumen

Das Modell analysiert, wo Menschen den Tag über hingehen, wie lange sie jeweils bleiben und wieviele andere Menschen am selben Ort sind – und fand überall dort die meisten Infektionen, wo sich mehrere Menschen in geschlossenen Räumen über längere Zeit aufhalten.

Zwischen März und Mai habe das Modell, das auch den ethnischen und finanziellen Hintergrund der Menschen berücksichtigt, das Verhalten von rund 98 Millionen Menschen in 10 amerikanischen Metropolregionen – darunter New York, Los Angeles, Chicago und Washington – untersucht, hieß es von dem Forscherteam um den Computerwissenschaftler Jure Leskovec.

Die Aufenthalte an rund 553 000 Orten – darunter Restaurants, Fitnessstudios, Tierhandlungen, Baumärkte und religiöse Einrichtungen – wurden untersucht.

Zudem wurde das Modell nach und nach auch mit dem nachgewiesenen Infektionsgeschehen der jeweiligen Städte nachgebessert.

Das Computermodell könne künftig Behörden beim Kampf gegen eine weitere Verbreitung des Virus unterstützen, so die Forscher.
 

Deutschland: Größte Ansteckungsgefahr im Privaten

Nach Angaben des Robert Koch-Instituts (RKI) hängt der derzeitige Pandemie-Verlauf in Deutschland vorwiegend mit Ansteckungen im privaten Bereich zusammen.

Es gehe vorwiegend um Feiern, Treffen mit Freunden oder der Familie: „Ein Großteil der Menschen steckt sich (…) im privaten Umfeld an“, betonte RKI-Präsident Lothar Wieler vor dem ‚Lockdown Light‘ vor einigen Wochen auf einer Pressekonferenz in Berlin.

Aufgrunddessen wurden unter anderem Maßnahmen, wie die Beschränkung der Haushalte, getroffen.
 

Quellen

  • S. Chang et. al (2020): Mobility network models of COVID-19 explain inequities and inform reopening, abgerufen am 11.11.2020: https://www.nature.com/articles/s41586-020-2923-3
  • Pressemitteilung, Standfort School of Engineering (2020: Stanford-led team creates a computer model that can predict how COVID-19 spreads in cities, abgerufen am 11.11.2020: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-11/ssoe-stc110920.php

Deutsche Presse-Agentur (dpa), Redaktion FIT FOR FUN

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