Gesundheitswesen – Wetterdaten und Spitalauslastung

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Gesundheitswesen
Wetterdaten und Spitalauslastung

Weil die Influenza von einem saisonalen Virus verursacht wird, kam das Team von Prof. Valérie Chavez, Statistikerin an der Universität Lausanne, auf die Idee, Wetterdaten wie Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Temperatur und Sonnenstunden mit der Anzahl von Grippepatienten, die im Lauf von 3 Jahren am Universitätsspital Lausanne (CHUV) behandelt wurden, zu korrelieren. Das daraus entwickelte mathematische Modell kann nun aufgrund von Wetterdaten das Risiko für eine Spitalüberlastung durch Influenzapatienten 3 Tage im Voraus erkennen. Angegeben wird, welche Fallzahlen mit einer Wahrscheinlichkeit von 1, 5 und 10 Prozent überschritten werden könnten. Ausserdem prognostiziert das Modell die Anzahl an

Grippefällen, die innert 10 oder 30 Tagen zu

erwarten sein könnten. Die Statistik eignet

sich auch für andere saisonale Viren, insbeson-

dere Coronaviren und das Respiratory-Syncy-

tial-Virus (RSV). Derzeit sind die Risiko-

einschätzungen allerdings noch mit Unsicher-

heiten behaftet, weil die Daten des CHUV bis

anhin nur für 3 Jahre ausgewertet wurden.

Aufgrund fehlender Daten ist es auch noch

nicht für Prognosen zu SARS-CoV-2 anwend-

bar. Das Team arbeitet nun an Modellen, die

neben den Wetterdaten auch die Ansteckungs-