Institut für Surveillance & Infektionsepidemiologie
Abteilung für Data Science & Modellierung

Die Mortalität durch respiratorische Viren zu erfassen ist eine epidemiologische Herausforderung. In der Todesursachenstatistik werden Influenza und COVID-19 nur selten als Todesursache genannt, selbst wenn sie im Krankheitsverlauf labordiagnostisch bestätigt wurden. Um die Auswirkungen dieser Erreger auf die Mortalität bewerten zu können, ist eine modellbasierte Schätzung der Übersterblichkeit erforderlich.

Seit der Influenza Saison 2015/2016  wird in Österreich ein Modell zur Schätzung der Influenza-assoziierten Übersterblichkeit eingesetzt. Mit dem Auftreten von SARS-CoV-2 ab dem Jahr 2020 und dessen gleichzeitiger Zirkulation mit saisonaler Influenza, die ein ähnliches Krankheitsbild aufweist, wurde eine Erweiterung dieses Modells erforderlich. Ziel war es, eine Überschätzung der Influenza-bedingten Sterblichkeit zu vermeiden und die durch COVID-19 verursachte Übersterblichkeit differenziert zu erfassen.

Insbesondere nach dem Ende der COVID-19-Meldepflicht am 30. Juni 2023 wurde das neue Modell relevant. Im Gegensatz zu etablierten respiratorischen Erregern ist bei einem neu auftretenden, pandemischen Pathogen wie SARS-CoV-2 davon auszugehen, dass in der frühen Phase ein besonderes Augenmerk auf die möglichst vollständige und korrekte Erfassung von Todesfällen gelegt wurde. In Österreich wurde zudem besonders intensiv getestet, was eine hohe diagnostische Abdeckung und damit eine präzisere Zuordnung von Todesfällen ermöglichte. Mit dem Wegfall der Meldepflicht und dem Rückgang des öffentlichen Interesses hat sich COVID-19 zunehmend in die Reihe der etablierten respiratorischen Erreger eingegliedert, was eine zunehmende Untererfassung von Todesfällen wahrscheinlich macht. Um die Auswirkungen der Zirkulation von SARS-CoV-2 auf die Mortalität dennoch weiterhin epidemiologisch bewerten zu können, wurde das Modell angepasst und stützt sich nun verstärkt auf Surveillancedaten aus anderen Quellen: dem Abwassermonitoring und elektronischen Gesundheitsdaten zu Spitalsaufnahmen mit schweren akuten respiratorischen Infektionen (SARI).

Das Modell und seine Grundlagen

Zur Schätzung der durch respiratorische Erreger verursachten Übersterblichkeit wird ein negativ-binomiales Regressionsmodell mit linearem Trend verwendet. Die wöchentliche Gesamtmortalität wird in drei additive Komponenten zerlegt:

1. Todesfälle durch spezifische Erreger (Influenza, SARS-CoV-2)
2. Todesfälle infolge extremer Temperaturen (Hitze/Kälteperioden)
3. Basissterblichkeit (nicht-infektiöse Ursachen mit saisonalen Schwankungen)

Das Modell wird auf Basis der Sterbedaten der vergangenen fünf Jahre geschätzt. Dadurch wird eine robuste Referenz für die erwartbare Mortalität geschaffen, die sowohl saisonale Muster als auch längerfristige Trends berücksichtigt.

Um Veränderungen in der Schwere verschiedener Pathogenvarianten adäquat abzubilden, werden Erregerindikatoren im Modell saisonal getrennt berücksichtigt. Dies ermöglicht eine differenzierte Bewertung der Übersterblichkeit je nach Zirkulationszeitraum und Variante. 

In besonderen epidemiologischen Situationen - wie etwa der COVID-19-Pandemie - können zusätzlich phasenbasierte Indikatoren eingesetzt werden. Diese erlauben es, Veränderungen in Viruslast, Virusvarianten, Verhalten, medizinischem Wissen und regulatorischen Maßnahmen über die Zeit hinweg abzubilden. Die Kombination saisonaler und phasenbezogener Modellierung ermöglicht eine realistische Abbildung komplexer Dynamiken.

Da Todesfälle infolge einer Infektion typischerweise mit einer Verzögerung zur Infektion auftreten, berücksichtigt das Modell zeitverzögerte Effekte sowohl für die Erregerzirkulation als auch für Extremtemperaturen. Dadurch wird der zeitliche Abstand zwischen Exposition und Mortalität realistisch abgebildet.

Extremwetter 

Als Indikator für temperaturbedingte Übersterblichkeit werden Wochen mit außergewöhnlichen Wetterbedingungen berücksichtigt. Eine Woche gilt als kalte Winterwoche (Kalenderwoche (KW) 50 bis KW 6 des Folgejahres), wenn die durchschnittliche Temperatur in Österreich unter 0 °C liegt, und als warme Sommerwoche (KW 24 bis KW 34), wenn sie über 22 °C liegt. Diese Schwellenwerte dienen der Identifikation von potenziell belastenden Wetterperioden, die unabhängig von Infektionen die Mortalität beeinflussen können.

Die Schätzung der einem bestimmten Erreger zurechenbaren Todesfälle basiert auf einer konditionalen Modellierung, bei der der Einfluss anderer gleichzeitig zirkulierender Erreger sowie extremer Temperaturen rechnerisch ausgeschaltet wird. Dies erfolgt durch das gezielte Setzen der entsprechenden Ko-Varianten in der Modellmatrix auf null. Durch diese konditionale Modellierung lässt sich der Effekt eines einzelnen Pathogens isoliert betrachten. Die resultierende Übersterblichkeit wird als Abweichung vom Basismodell ohne Erreger- und Temperatureffekte interpretiert.

Indikatoren ersetzen Meldedaten

Da direkte Informationen zu den Infektionsraten in der Bevölkerung für Influenza und SARS CoV-2 nicht verfügbar sind, wird ein indikatorbasierter Ansatz gewählt. Dabei werden Daten aus verschiedenen Surveillancesystemen herangezogen. Es wird angenommen, dass der gewählte Indikator innerhalb einer Saison proportional zur Anzahl der Infizierten ist.

Für jede Saison wird aus den verfügbaren Erregerindikatoren jener gewählt, der die Modellgüte  maximiert. Zusätzlich wurde für alle Indikatoren basierend auf statistischen Tests ein Zeitverzug (Lag) von drei Wochen berücksichtigt.

Stärken und Schwächen

Die modellbasierte Schätzung der durch respiratorische Erreger verursachten Übersterblichkeit bietet eine wichtige Grundlage für die epidemiologische Überwachung und Bewertung der saisonalen Grippe und SARS-CoV-2. Dennoch sind mit der Methodik einige Limitationen verbunden, insbesondere im Hinblick auf die Qualität und Verfügbarkeit der verwendeten Indikatoren. Ein zentrales Element des Modells ist die Erfassung der Erregerzirkulation über Surveillance-Daten wie Covid-19-Fallmeldungen, Influenza-Positivrate oder SARI-Spitalsaufnahmen. Diese Indikatoren sind mit Unsicherheiten behaftet: Sie spiegeln nicht zwangsläufig die tatsächliche Infektionslast in der Gesamtbevölkerung wider und können durch Veränderungen in Testverhalten, Meldepraktiken oder Datenverfügbarkeit beeinflusst sein.  

Darüber hinaus berücksichtigt das Modell derzeit primär Influenza und SARS-CoV-2. Andere respiratorische Erreger wie RSV, das insbesondere bei Kleinkindern und älteren Personen eine relevante Krankheitslast verursacht, werden bislang nicht explizit modelliert. 

Auch die Annahme zeitlich stabiler saisonaler Zusammenhänge zwischen Erregerindikatoren und Mortalität ist eine Vereinfachung. Veränderungen im Gesundheitsverhalten, medizinischen Versorgungskapazitäten oder Impfstatus können die Letalität beeinflussen und sind im Modell nur indirekt abbildbar.

Trotz dieser Einschränkungen stellt das Modell ein robustes Instrument zur kontinuierlichen Überwachung der Mortalität dar, das kontinuierlich weiterentwickelt werden kann – etwa durch die Integration weiterer Pathogene oder verbesserter Datenquellen. Besonders die Verbesserung und Erweiterung der Surveillance-Systeme für respiratorische Erreger, stellt einen wichtigen Schritt dar, nicht nur für die bessere epidemiologische Bewertung akuter respiratorischer Viruserkrankungen, sondern auch zur Erhöhung der Modellgenauigkeit.

Für Influenza stehen derzeit zwei Indikatoren zur Verfügung (Abbildung 1):

1. Influenza-Goldsteinindikator aus Daten des ILI-Sentinel-Surveillancesystems (Influenza-like-Illness) und der Positivitätsrate des virologischen Sentinelsystems DINÖ (Diagnostisches Influenza Netzwerk Österreich)
2. Elektronische Gesundheitsdaten zu Spitalsaufnahmen mit schweren akuten respiratorischen Infektionen (SARI, ICD-10 Code J10) (seit 2023/2024)
    

Für SARS-CoV-2 stehen derzeit drei Indikatoren zur Verfügung:

1. Fallmeldungen aus dem Epidemiologischen Meldesystem (EMS) (bis Juni 2023
2. Elektronische Gesundheitsdaten zu Spitalsaufnahmen mit schweren akuten respiratorischen Infektionen (SARI, ICD-10 Code J07.1) (seit 2023/2024)
3. Nationales SARS-CoV-2 Abwassermonitoring (seit 2023)

Für die Zeit, während der COVID-19-Pandemie waren als Indikator für die Erregerzirkulation ausschließlich die gemeldeten SARS-CoV-2 Infektionen pro 100.000 Einwohner:innen (Inzidenz) verfügbar. Um Unterschiede in der Letalität zwischen Virusvarianten abzubilden, wurde die Gesamtinzidenz anhand der Daten der Varianten-Surveillance auf die jeweils dominanten Varianten (Wildtyp, Alpha, Delta, Omicron) aufgeteilt. Die Übergangszeiträume zwischen den Varianten wurden auf Basis von PCR- und Sequenzierungsdaten definiert. Außerdem wurde für die Pandemiejahre 2020 bis 2023 anstelle einer saisonalen Einteilung eine phasenbasierte (Frühphase, Pandemiephase und Endemiephase) verwendet. Diese Struktur berücksichtigt Veränderungen im Testverhalten, im medizinischen Wissen, in der Versorgungslage sowie in regulatorischen Maßnahmen im Laufe der Pandemie.

In der Saison 2024/2025 wurde für die Schätzung der COVID-19-bedingten Übersterblichkeit der SARI-Indikator verwendet, während für Influenza der Goldsteinindikator gewählt wurde. 

Während für Influenza die Saison von Kalenderwoche 40 bis Kalenderwoche 20 des Folgejahres definiert ist, wird für COVID-19, dessen epidemisches Auftreten bislang keinem konkreten saisonalen Muster folgt, der Zeitraum von Kalenderwoche 21 bis Kalenderwoche 20 des Folgejahres dargestellt. Dies ermöglicht eine ganzjährige Erfassung potenzieller saisonaler Muster und eine differenzierte Bewertung der durch COVID-19 verursachten Übersterblichkeit.

Für die Saison 2024/2025 belaufen sich die geschätzten, mit Influenza assoziierten Todesfälle auf 3.570 (95 % Konfidenzintervall (KI): 3.452–3.688), während für SARS-CoV-2 1.849 Todesfälle (95 % KI: 1.764–1.935) modelliert wurden (Tabelle 1). Das vollständige Modell ist in Abbildung 4 visualisiert.

Tabelle 1: Geschätzte Anzahl der Todesfälle, assoziiert mit Influenza und SARS-CoV-2 Infektionen, inklusive 95 % Konfidenzintervall (KI), Österreich.

Datenquellen

Gestorbene in Österreich (ohne Auslandssterbefälle) ab 2000 nach Kalenderwoche: Statistik Austria - data.statistik.gv.at (open.data von Statistik Austria).
Wöchentliche Influenza-Positivrate: virologisches Sentinel-Surveillancesystem, DINÖ, Diagnostisches Influenza Netzwerk Österreich - Influenza - Diagnostisches Influenza Netzwerk Österreich (DINÖ) | MedUni Wien
Wöchentliche ILI-Inzidenz: klinisches Sentinel-Surveillancesystem, operiert am Nationalen Referenzzentrum für Influenzaepidemiologie, AGES - Grippe - AGES
Nationale Surveillancedaten für SARS-CoV-2
Stationären Aufnahmen in österreichischen Krankenanstalten mit Diagnosen von Schweren Akuten Respiratorischen Infektionen (SARI) - www.sari-dashboard.at 
COVID-19 Abwasserindikator für Gesamtösterreich - abwassermonitoring.at
Temperaturdaten für Österreich: GeoSphere Austria - dataset.api.hub.geosphere.at

Literatur

1. Nielsen J, Rod NH, Vestergaard LS, Lange T. Estimates of mortality attributable to COVID-19: a statistical model for monitoring COVID-19 and seasonal influenza, Denmark, spring 2020. Eurosurveillance. 2021; doi:10.2807/1560-7917.ES.2021.26.8.2001646
2. Nielsen J, Krause TG, Mølbak K. Influenza-associated mortality determined from all-cause mortality, Denmark 2010/11-2016/17: The FluMOMO model. Influenza Other Respir Viruses. 2018; doi:10.1111/irv.12564

Annex 1: Modellformel

Beschreibung der Modellvariablen: 
 t: Zeitvariable in ISO-Wochen
 D_t: beobachtete, wöchentliche Todesfälle
I_t-l,s: Influenza Indikator der Saison s (KW 20 bis KW 21 des Folgejahres) zum Zeitpunkt t-l, wobei l die Anzahl der Wochenverzögerung (Lag) darstellt. 
C_t-l,v.p: SARS-CoV-2 Indikator der Variante v in der Phase p zum Zeitpunkt t-l
ET_t-l,k: Extremtemperatur Indikator (k = warmer Sommer oder kalter Winter) zum Zeitpunkt t-l

Annex 2: Goldsteinindikator
Zur Schätzung des Influenza-Goldstein-Indikators werden Daten aus zwei komplementären Sentinel-Systemen herangezogen: dem ILI-Sentinel-Surveillancesystem, das grippeähnliche Erkrankungen (Influenza-like Illness, ILI) in der Bevölkerung erfasst, sowie dem virologischen Sentinel-System DINÖ (Diagnostisches Influenza Netzwerk Österreich), das die Positivrate laborbestätigter Influenza-Fälle liefert. Aufgrund von Meldeunterbrechungen während der Weihnachts- und Neujahrszeit werden die Fallzahlen für die letzte und erste Kalenderwoche des Jahres interpoliert, um eine kontinuierliche Zeitreihe sicherzustellen.