Reiseinformationen - Epidemien: einfach komplex


Epidemien: einfach komplex

Obwohl eine Erforschung komplexer Zusammenhänge zunehmend viele Wissenschaftler reizt, spielt die sog. Komplexitätstheorie in der Beschreibung und Vorhersage von Krankheitsausbrüchen bislang kaum eine Rolle.

Schwärme
Ein gutes Beispiel für ein komplexes System ist der Bienenschwarm. Er besteht aus voneinander unabhängigen Elementen, nämlich den einzelnen Bienen, die ihr Verhalten jedoch präzise aufeinander abstimmen. Diese einzelnen Elemente werden in der Fachliteratur als „Agenten“ und das große Ganze als komplex adaptives System (CAS) bezeichnet. Für den Bienenschwarm wie auch für alle anderen komplexen Systeme gilt: „Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile“. Der Bienenschwarm dient nicht der Nahrungssuche oder Paarung einzelner Bienen, sondern der Gründung eines neuen Bienenvolkes. Damit hat der Schwarm eine übergeordnete Bedeutung, derer sich das einzelne Tier sicher nicht bewusst ist. Vögel beachten in Schwärmen beispielsweise nur drei ganz einfache Regeln, für deren Einhaltung ein Vogelhirn völlig ausreicht.


Durch die enge Abstimmung vieler, sagen wir einmal nur mäßig intelligenter, Tiere scheint sich der Schwarm im ganzen aber so zu verhalten als ob er mit einem höherem Verstand ausgestattet wäre, der sprichwörtlichen „Schwarmintelligenz“. So kann ein Vogelschwarm einen Raubvogel buchstäblich zum Absturz bringen, indem er ihn während des Fluges komplett einschließt.
 

Bildquelle: Himmel/Gerstenberg
 

Aus der Beachtung simpler Regeln und genauer Abstimmung der einzelnen Teile untereinander kann das Ganze sich scheinbar intelligent verhalten. Auch das Gegenteil ist möglich, wenn hochintelligente Menschen einem Herdentrieb folgend ihr Geld an der Börse...“de-investieren“. Oder wenn hochkomplexe Schwingungsmuster von Gasmolekülen sich so addieren, dass in der Summe ein ganz simpel vorhersagbarer Effekt eintritt, z.B. ein Motorkolben bewegt wird.

Übertragbare Krankheiten
Wie lässt sich dieses Konzept nun auf die Ausbreitung von Infektionskrankheiten anwenden? Konventionelle Computer-Modelle gehen oft davon aus, dass sich Krankheitsausbrüche mehr oder weniger schnell flächendeckend ausbreiten. Im realen Leben ist dies glücklicherweise meist nicht der Fall. Demgegenüber sind die Wettermodelle der Meteorologen oft aussagekräftiger als die klassischen Modelle der Krankheitsausbreitung (SIR), nicht zuletzt, weil darin das Wetter als komplex adaptives System behandelt wird.
Während die klassischen Modelle die einzelnen Akteure als gleichartig und lediglich dem Zufall unterworfen ansehen, unterscheiden sich die Elemente eines komplexen Systems in ihrem Verhalten. Dies ist ein entscheidender Punkt, der es den Anwendern klassischer epidemiologischer Modelle schwer macht, die Wirklichkeit richtig(er) zu erfassen. Wenn nur Effekte auf das einzelne Individuum zur Kenntnis genommen werden, geht viel relevante Information, die sich aus der Art der Beziehungen zwischen den einzelnen Personen ergibt, verloren. So kann ein „Schwarm“ von Menschen, die alle gemeinsam einem bestimmten Risiko unterworfen sind, den Verlauf eines Krankheitsausbruchs stärker beeinflussen als die Mehrheit der Bevölkerung, die sich vielleicht nicht in einer besonders riskanten Situation befinden. Jedoch gibt es auch Gegenbeispiele. Hat eine chronische Infektionskrankheit wie Hepatitis B oder Aids einmal in der Bevölkerung „Fuß gefasst“ wird sie sich nicht mehr eindämmen lassen, solange gesundheitspolitische Maßnahmen sich nur auf bestimme Risikogruppen beziehen. Hier sind dann breiter angelegte Strategien gefragt, wie zum Beispiel die flächendeckende Einführung der Hepatitis B Impfung im frühen Säuglingsalter.

Ursachenforschung

In den frühen Phasen einer Epidemie kann es jedoch entscheidend sein, riskante Situationen rechtzeitig als solche zu erkennen und Maßnahmen gezielt auf die jeweiligen Gruppen abzustimmen. Im Zuge der Besiedelung Neuseelands durch die Briten kam es beispielsweise zu hohen Verlusten an Menschenleben auf Seiten der einheimischen Bevölkerung, der Maoris. Nicht - wie früher vermutet – eingeschleppte Krankheiten waren die Hauptursache für die Dezimierung der Urbevölkerung. Erst der Verlust von Land und Ressourcen machte die Maoris gegenüber eingeschleppten Krankheiten so vulnerabel. Ähnlich ist auch der Einfluss von armutsbedingten Krankheiten wie Typhus im Europa des 19. Jahrhunderts zu sehen. Die Verbesserung der Ernährungsbedingungen leistete einen größeren Beitrag für das Verschwinden von Infektionskrankheiten als die medizinischen Errungenschaften jener Zeit. Diese Zusammenhänge gelten weiterhin, bis in unsere Zeit. So führte der Kollaps der Warschauer Pakt Staaten Ende des Zwanzigsten Jahrhunderts zum Absinken der durchschnittlichen Lebenserwartung in der Bevölkerung wie es seit Beginn historischer Aufzeichnungen noch nie zuvor in Friedenszeiten beobachtet worden war. Unter anderem mit sprunghafter Zunahme der Tuberkulose.
 

Bildquelle: Dr. H. Jäger

Nicht-übertragbare Erkrankungen
Riskante Verhaltensweisen innerhalb einer Gruppe („Schwarm“) neigen dazu, sich gegenseitig zu stabilisieren. Daher ist es nicht erstaunlich, dass auch Gesundheitsprobleme, die nichts mit Krankheitserregern zu tun haben, sich trotzdem „epidemisch“ ausbreiten können. Beispiele hierfür sind das gehäufte Auftreten von Lungenkrebs bei Rauchern. Umgekehrt sind auch gesundheitsfördernde Verhaltensweisen eingebettet in eine Gruppendynamik. So erwiesen sich bestimmte Gruppen als erfolgreicher darin, das Rauchen aufzugeben als andere. Befragungen zum Rauchverhalten zeigten relativ durchgängig einen geringeren Prozentsatz rauchender Ärzte im Vergleich zu rauchenden Pflegekräften. Auch Gewohnheiten, die zu Übergewicht führen, werden innerhalb bestimmter Gruppen stärker aufrechterhalten als in anderen Gruppen. Ein einzelner, der sein Verhalten zum Guten hin ändert, wird meist nicht erfolgreich damit sein, andere Mitglieder seiner Bezugsgruppe zu Änderungen zu bewegen. Im Gegenteil, eher ist damit zu rechnen, dass ihn seine Gruppe unter Druck setzt, das alte Verhalten wieder aufzunehmen. Andererseits können Gruppeneffekte auch zum Nutzen Gefährdeter eingesetzt werden, wie dies beispielsweise bei den Anonymen Alkoholikern üblich ist.

Fazit
Obwohl sich bei Infektionen Ursache (Erreger) und Wirkung (Erkrankung) klar gegenüberzustehen scheinen, hängt der tatsächliche Verlauf einer Epidemie vom Verhalten der gefährdeten Menschen ab. Dies wird besonders deutlich bei epidemieartigem Auftreten von Gesundheitsstörungen, die nicht durch einen Infektionserreger ausgelöst werden. Computermodelle von Epidemien sollten nicht nur das einzelne Individuum und seine Position innerhalb des Ganzen berücksichtigen, sondern auch die Dynamik von Gruppen. Mitglieder einer Gruppe mit erhöhtem Gefährdungsrisiko bestärken sich oft gegenseitig in ihrem riskanten Verhalten. Dies kann jedoch auch ein Ansatzpunkt für erfolgreiche Interventionen sein.


Quellen

RMZ Links

MG, 03.12.2014



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