Statistische Analyse von Krankheitsausbreitung
Die Infektiosität von Krankheitserregern verursacht Epidemien, wie z. B. durch Influenza- oder Noroviren. Im Rahmen der öffentlichen Gesundheitsüberwachung werden altersabhängige und räumliche Daten zum Auftreten meldepflichtiger Infektionskrankheiten erfasst; in Deutschland durch das Robert Koch-Institut. Basierend auf solchen Surveillance-Daten ermöglichen statistische Modelle probabilistische Vorhersagen wichtiger gesundheitspolitischer Kennzahlen, wie der Inzidenz oder der Woche des Epidemiegipfels. Aktuell wurde insbesondere untersucht, nach welchen Regeln solche probabilistischen Vorhersagen korrekt bewertet werden können. Darüber hinaus können epidemische Modelle zum Verständnis der Krankheitsausbreitung beitragen, beispielsweise um den Einfluss umweltbedingter oder sozio-ökonomischer Faktoren sowie Impfquoten auf das Ausmaß von Epidemien abzuschätzen. Für diese Zwecke wurden spezielle Arten von Regressionsmodellen und entsprechende statistische Software entwickelt, die bereits in verschiedenen epidemiologischen Analysen auch anderer Forschergruppen zum Einsatz gekommen ist.
Diese Methoden werden aktuell für mehrdimensionale Zeitreihen von Anteilswerten erweitert, z. B. räumlich stratifizierte Konsultationsraten akuter respiratorischer Erkrankungen oder grippebedingte Hospitalisierungsraten in verschiedenen Altersgruppen. Des Weiteren werden statistische Modelle für Punktprozesse evaluiert, die durch Individualdaten die Dynamik von Epidemien genauer abbilden können. Alle methodischen Entwicklungen werden in quelloffener Forschungssoftware implementiert, um eine breite Anwendung und Weiterentwicklung im Rahmen epidemiologischer Datenanalysen zu ermöglichen.