Genau dieser Vorgang bestätigt unsere Erfahrung, die z.B. bereits bei der Eurokrise, und auch in Deutschland gemacht wurde. Die offizielle Statistik sieht sehr positiv aus, die wirkliche Belastbarkeit zeigt sich aber erst bei genauem Hinschauen. Das ist der zweite Punkt, auf den wir bei jeder Diskussion und z.B. bei der Bewertung von Medienberichterstattung hinweisen möchten.

Was sagen die Statistiken zu Intensivbetten aus Sicht des Ökonomen?

Aus diesem einfachen Beispiel lassen sich aber noch eine Menge Punkte ableiten, die bei jeder Form der Bewertung wichtig sind. Nachdem in den letzten Wochen doch viele Diskussionen geführt wurden, dazu einige Ausführungen.

1. Zahlen leben von Kontext

Jede Statistik benötigt eine Erklärung und Interpretation. Dazu sind die Akteure zu klassifizieren. Natürlich ist es das Ziel der Bundesregierung, in Person des Bundesgesundheitsministers, mit einer hohen Zahl Vertrauen und Ruhe in der Bevölkerung zu schaffen, sinnvoll. Die hohe Zahl an vorhandener Kapazität sagt aber nichts aus. Denn normalerweise sind - auch ohne Covid - ca. 75 -80 % der Betten in Deutschland ausgelastet. Das ist Normalbetrieb.
D.h. es wäre besser von ca. 5000 Betten freier Kapazität zu sprechen, anstatt von der Gesamtanzahl der vorhandenen Intensivbetten. Eine Reserve von "nur" 5000 Betten klingt aber nicht so gut. Auch bleibt bei dieser Zahl offen, ob die Betten am Ende für jede Form der Covid-Behandlung einsetzbar sind.

2. Spiel mit der Statistik? auch einfache Statistiken benötigen eine Betrachtung aus mehreren Blickwinkeln 

Auch bei der Überprüfung der vorhanden Statistik und Daten, die auf den ersten Blick sehr klar erschient, gibt es interessante Fragen.

Zuerst ist hier der Erstellungsprozess zu nennen. Ein Vorwurf, der seit Beginn der Corona-Krise im Raum immer wieder formuliert wird und damit für die Krankenhausstatistik keine Ausnahme darstellt, muss bei einer umfassenden Darstellung auch dieser Punkt erwähnt werden. Wie werden Covid-19 Fälle gezählt? Sind es kranke Patienten mit Covid oder an Covid? Lt. Aussage des DVI werden alle Patienten, die auf die Intensivstation kommen einem Test unterzogen und bei positivem Befund als Covid-19 Patienten gezählt. Das ist aus Vorsichtsgründen nicht schlecht, muss aber für die Interpretation bewusst sein.

Als zweiter Schritt erfolgt eine erste, sehr einfache Analyse der Daten. Dabei gibt es eine weitere Auffälligkeit. Dies sieht man beim Anwenden einer bei uns üblichen Methodik, nämlich die Daten selbst ersteinmal aus verschiedenen Perspektiven zu beobachten. Dazu betrachten wir die einfache Zeitreihe, die vom DIV zur Verfügung gestellt wird. Diese Daten haben wir hier in der folgenden Grafikl für den Zeitraum März bis Dezember 2020 angetragen. Dies umfasst die sogenannte erste und zweite Welle.

Interessanter als die übliche und verbreitete Flächendarstellung ist aber die Betrachtung relativen Daten, also die Veränderung der Werte zum Vortag darzustellen. Dies wurde für belegte Betten, freie Betten und Notfallreserve gemacht. Dahinter wurden die absoluten Zahlen der Covid-19 Fälle gelegt. Was ist dabei auffällig?

1) Die Zahl der Intensivfälle auch mit dem aktuellen Anstieg der Covid-19 Intensivpatienten bleibt relativ stabil und schwankt um ca. +/-1000 Fälle. Optisch (eine gute Technik um einen Eindruck zu bekommen) wirkt es fast wie eine Sinus/Cosinus-Kurve.

2) Die Zahl der Notfallbetten ist auch konstant, abgesehen von der Spitze, als diese in die Meldung aufgenommen wurden und gleichzeitig die freien Betten bereinigt wurden.

3) Aber, die Zahl der freien Betten hat sich seit dem Sommer um ca. 5000 reduziert.

Zur verdeutlichung wird nun diese Beobachtung in Form von Stichproben mit Zahlen dargestellt. Wenn man den 1. September 2020 als Stichtag nimmt, gab es 21.560 belegte Intensivbetten, 9.036 freie, und 12.333 Betten Notreserve. Am 12.12.2020 sind es 22.156 belegte Intensivbetten, 11.515 Notfallreserve, aber nur 4886 freie Betten. 

Das ist sonderbar. Einmal im Hinblick auf die Auslastung. Denn eigentlich müssten mit mehr Covid-19 Patienten die Belegung steigen. Ein Einwand ist, dass dies möglich ist, da geplante Eingriffe abgesagt werden. Schauen wir uns also als "Quickcheck" nicht die absoluten sondern die relativen Zahlen an. Die Quote der Covid-19 Patienten beträgt 20,27 % an den gesamt belegten Betten. Dieser Prozentsatz ist natürlich nur eine Annäherung. Nehmen wir also den Mittelwert ab 1. Juni. Dieser beträgt 21359 belegte Intensivbetten. Wenn wir also nun argumentieren, dass 797 Abweichung vom Mittelwert extra Covid-19 Fälle sind, sinkt die Zahl der vermuteten planbaren, abgesagten, Operationen etwas auf 18% ab. Entspricht das der Realität einer Intensivstation in Bezug auf planbare Operationen? Das wäre die nächste Recherchefrage, um wirklich eine Aussage zu treffen und kann hier nicht beantwortet werden. Die andere Frage ist aber auch, warum man angesichts der Reserve den Weg der Absage geht? 

Stichwort Auslastung: Wie bereits geschrieben 75%-80% Auslastung wird als normal angesehen. Aus den Zahlen alleine lässt sich also keine Überlastung ableiten. Wenn man die Bevölkerung informieren will, sollte man also die abgesagten Operationen mit anzeigen.

Damit aber zum interessantesten Datenpunkt. Tatsache ist, dass die freien Betten um fast 50 % zurückgegangen sind, ohne direkten (oder direkt ersichtlichen) Covid-19 Bezug. Auch hier ist eine Recherche für den Grund notwendig. Vielleicht liegt es an Personalmangel? Das würde dann aber von einem schlechten Krisenmanagement sprechen. Denn es war zu erwarten, dass im Winter die Zahlen wieder hochgehen. Folglich hätte man also einen Anstieg der Betten z.B. zum 01.09 oder zum 01.10 sehen sollen. Und entsprechende Maßnahmen treffen müssen.

Noch weitere geht dieser Autor in der Interpretation. Wie Prof.Christof Kuhbandner ausführt, kam es zu einer interessanten Veränderung in der Statistik. 5000 „normale“ Intensivpatienten verschwanden in der Statistik und tauchten als „Corona“ Intensivpatienten auf. Auch wenn dieser Artikel und diese Meinung heftig diskutiert wird und natürlich zu hinterfragen ist, sieht man, dass Statistik eben immer auch eine Frage der Interpretation ist.

Das freie Betten in einer kritischen Lage verschwunden sind, ist aber ein Fakt.

3. Vorbereitung des Systems auf Corona?

Kann man aus den Zahlen ableiten, dass Deutschland besser vorbereitet war als Italien? Kann man eventuell auch herleiten, dasss Covid-19 nicht so schnlimm ist, da das italienische Gesundheitssystem sowieso immer überlastet ist?

Das Spannende ist, dass sich auch hier keine direkte Aussage treffen lässt. Es hängt von dem eigenen Betrachtungsstandpunt ab und der Aussage die man treffen möchte. Denn in der Realität sind Systeme in fast jedem Land nicht dazu ausgelegt, einen unerwarteten bzw. unbekannten Notfall mit abzudecken. Und das ist ökonomisch sinnvoll, auch so gewollt oder entspricht einem politischen Konsens der in der Regel durch den Bürger legitimiert ist. Zusätzlich sind auich die ökonomischen Variablen eines Landes zu sehen. Es gibt hier also nur Möglichkeiten der Interpretation und Argumentation.  
Die eine Möglichkeit ist, dass das italienische System wirklich völlig unterdimensioniert ist. Damit setzt natürlich sofort beim Auftreten einer Notsituation eine Überlastung ein. Dazu addieren sich dann in der Praxis oft weitere Fehler z.B. aus der Behandlung oder Vorgehensweise, wie sie auch bei einer Review zu Covid-19 und Intensivpatienten im Frühjahr 2020 in Italien gefunden wurden.

Wenn man aber die eine Möglichkeit in Betracht zieht, ist auch die andere Möglichkeit untersuchen. Die andere ist, dass das deutsche System überdimensioniert ist, d.h. Deutschland hatte einfach Glück.
In der Tat variiert zu dieser Frage die Antwort und die Lesart je nach Gruppierung und Betrachtungszeitraum. Zur Überprüfung hilft die Methode der einfachen Plausibilitätsüberprüfung.

Wie bereits ausgeführt ist die Belegung in Deutschland in der Regel bei ca. 75%, was ersteinmal für eine richtige Dimensionierung spricht. Doch auch zu dieser Zahl gibt es einen Diskussion unter Experten. Ein häufiger Vorwurf ist, dass generell zu viele, nicht notwendige intensiv-medizinische Eingriffe in Deutschland durchgeführt werden. Die Gründe liegen in der Rolle des Arztes und sind ökonomisch. Auch führen die wirtschaftlichen Belange der Krankenhäuser zu daran angepasster Belegungen der Intensivstationen wie z.B. dem Verlegen von Paliativfällen. Für uns als Praktiker ist es immer notwendig, den Kontext, also in diesem Fall die Grenzfälle der Statistik und den Gestaltungsspielraum und Anreize in der "Branche" zu verstehen. So auch hier.

Vermutlich ist in der Realität die „Wahrheit“ in der Mitte. Das ital. System ist etwas unterdimensioniert, während das deutsche etwas überdimensioniert ist. Vorbereitet waren beide System nicht. 

4. Wirtschaftliche Inzentive: Wie Subventionen funktionieren

Direkt an den vorherigen Puntk schließt die Frage nach Verhaltenssteuerung durch wirtschaftliche Anreize wie z.B. Subventionen an. Als Volkswirt ist der folgende Fakt natürlich keine Überraschung. Die Zahlen zeigen, dass Anreize funktionieren. So wurde das Ziel mehr Intensivbetten zu schaffen umgesetzt. Jede Anreizanalyse zeigt aber auch, wie immer, die negativen Aspekte der Inzentive, also die ungewollten Folgen eines Markteingriffs. Diese sind, das Schaffen und Melden von Betten ohne sie mit Personal betreiben zu können. Und, wie aktuell gemeldet wird, gibt es anscheinend auch einen Anreiz die Situation auf den Intensivstationen dramatischer darzustellen. Ob dies so ist, ist schwer zu überprüfen. Aber die Möglichkeit muss man bei der Interpretation berücksichtigen.

An dieser Stelle noch eine weiter gehende Ausführung. In komplex gewachsenen Systemen, ist die Analyse von Statistiken ohne Kontext noch schwerer. Folgendes Beispiel: Lt Aussage des Verbands der Krankenhäuser der Deutschen Krankenhausgesellschaft ist das Inzentive gar keins, da jedes zusätzliche Bett die Krankenhäuser netto 55 000 € kostet da von geschätzten 85 000 € Kosten nur 30 000 € gefördert werden. D.h. es gibt durchaus weitere Variablen, die eine Rolle spielen.

5. Dienen die Zahlen einem Lager als Argument?

Statistiken zu Covid-19 werden aktuell sowohl von Befürworten der Maßnahmen als auch Gegner zitiert. So auch die Zahlen der Intensivstationen. Betrachten wir also kurz die Argumentationen beider Lager.

Auf der einen Seite wird argumentiert, dass aktuell 20 % der Gesamtauslastung,Covid-19 Patienten sind. Also kann von der Gefährlichkeit der Krankheit im Vergleich nicht ausgegangen werden, insbesondere wenn man die gesamte, hohe Zahl der positiv getesteten als Ausgangsbasis nimmt. Ebenso nicht von einer Überlastung des Systems.

Auf der anderen Seite ist die Belegungszahl und hohe Auslastung Beleg für die Notwendigkeit der Maßnahmen und noch härterer Maßnahmen.

Wer kann also nun ein Argument für sich verbuchen?

In unseren Augen keine der beiden Seiten. Beide Argumente haben für sich genommen etwas für sich, versuchen aber auf Tatsache der Belegung und Auslastung die Gefährlichkeit einer Krankheit zu belegen. Das gibt die Statistik nicht wirklich her, wie sich leicht durch den Umkehrschluss zeigen lässt. Wenn wir 100 000 Betten Kapazität hätten, 50 % Belegung aber davon 80 % Covid-19 Patienten, wäre die Krankheit gefährlich, aber die Auslastung kein Indikator.
Andersherum wird Covid-19 per se nicht gefährlicher, wenn die Kapazität auf 10 000 Betten zurückgeht, auch wenn die Behandlung dann nicht mehr adäquat für alle gewährleistet ist. Es fehlt dann einfach die medizinische Versorgung. 

Solche Aussagen lassen sich nur mit passenden Daten treffen. Ein Ansatz dazu ist der Vergleich mit anderen Krankheiten oder ähnlichen Situationen, z.B. mit der Auslastung in den Vorjahren oder mit der Auslastung bei besonders schlimmen Grippewellen. Solche Versuche werden auch unternommen. Wir möchten hier nicht auf die Schlussflogerungen aus solchen Vergleichen und Übersterblichkeiten eingehen, da es in diesem Artikel grundsätzlich um Umgang mit Statistiken geht. Aber dennoch, sollen sus diesem Grund folgende zwei wichtige Aspekte für die Diskussion um Vergleiche hervorgehoben werden.

Der erste Punkt: In einigen Diskussionen wird die Zulässigkeit von Vergleichen in Frage gestellt wird. Vergleiche sind zulässig. Und natürlich, in der Praxis lassen sich Statistiken und Zahlen nicht immer direkt vergleichen. Diese Vergleichbarkeit herzustellen und zu argumentieren ist Aufgabe des Vergleichenden. Dabei gilt oft, Korrelation ist nicht Kausalität. Aber Vergleichbarkeit zu ermöglichen ist der Sinn der Abstraktion in Zahlen. Wer also die Vergleichbarkeit prinzipiell ausschließen möchte, hat vlt. ein schwaches Argument.

Daran schließt sich der zweite Punkt an. Vergleiche benötigen Zeit. Zeit um Daten zu organisieren, Zeit um Aussagen zu überprüfen und das Argument zu konstruieren, warum die Vergleichbarkeit gegeben ist. In Krisensitationen ist diese Zeit nicht vorhanden. Das ist die Herausfoderung der Politik in dieser Situation. Genauso ist es die Herausforderung bei z.B. Marktanalysen oder Technologieprognosen. Aus diesem Grund ist es in unseren Augen wichtig, beide Instrumentarien zu beherrschen. Einmal das schnelle Bewerten und Einordnen, um unter Unsicherheit schnell entscheiden zu können. Dann die tiefe Analyse, um ein differenziertes Bild zu zeichen.

In diesem Sinne empfiehlt es sich bei Statistiken immer hinzuschauen, den Kontext der präsentierten Statistik zu verstehen und machmal einfach auch die Ruhe zu bewahren. 

Information: Auf Grund der hohen Leserzahl, wurde im April 2021, der Artikel zur Erhöhung der Lesbarkeit editiert.

Quellen und Links zum Weiterlesen: