NEW YORK – Als im März 2020 die Covid-19-Pandemie begann, gab es in Afghanistan lediglich 300 Beatmungsgeräte und zwei Intensivstationen. Frühen epidemiologischen Modellen zufolge würde das rund 38 Millionen Einwohner zählende Land bis zum Beginn des Sommers einen Höchststand von bis zu 520.000 Fällen und 3.900 Todesfällen pro Tag verzeichnen. Angesichts der Aussicht auf zehn Millionen Fälle innerhalb weniger Monate bereiteten sich Helfer und Regierungsvertreter auf eine Katastrophe für die öffentliche Gesundheit vor.
Damit Entscheidungsträger besser verstehen können, worauf sie ihre begrenzten Ressourcen konzentrieren sollten, verwendeten das Amt der Vereinten Nationen für die Koordinierung humanitärer Angelegenheiten (OCHA) und die Rockefeller Foundation Ist-Daten für Afghanistan – darunter Covid-19-Infektionsraten und Standorte von Gesundheitseinrichtungen – um die Anzahl der Fälle, Krankenhausaufenthalte und Todesfälle über einen Zeitraum von vier Wochen zu prognostizieren. Diese realistischere Prognose half den Behörden, sich auf einen Höchststand an Fällen und Todesfällen vorzubereiten, der sich als geringer erwies und später erreicht wurde als von anderen Modellen vorhergesagt. Eine genaue Prognose der Anforderungen ermöglicht effektivere humanitäre Hilfe.
Doch Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Und um sich auf die nächste Krise vorzubereiten, muss die Welt bessere Daten sammeln und gemeinsam nutzen.
NEW YORK – Als im März 2020 die Covid-19-Pandemie begann, gab es in Afghanistan lediglich 300 Beatmungsgeräte und zwei Intensivstationen. Frühen epidemiologischen Modellen zufolge würde das rund 38 Millionen Einwohner zählende Land bis zum Beginn des Sommers einen Höchststand von bis zu 520.000 Fällen und 3.900 Todesfällen pro Tag verzeichnen. Angesichts der Aussicht auf zehn Millionen Fälle innerhalb weniger Monate bereiteten sich Helfer und Regierungsvertreter auf eine Katastrophe für die öffentliche Gesundheit vor.
Damit Entscheidungsträger besser verstehen können, worauf sie ihre begrenzten Ressourcen konzentrieren sollten, verwendeten das Amt der Vereinten Nationen für die Koordinierung humanitärer Angelegenheiten (OCHA) und die Rockefeller Foundation Ist-Daten für Afghanistan – darunter Covid-19-Infektionsraten und Standorte von Gesundheitseinrichtungen – um die Anzahl der Fälle, Krankenhausaufenthalte und Todesfälle über einen Zeitraum von vier Wochen zu prognostizieren. Diese realistischere Prognose half den Behörden, sich auf einen Höchststand an Fällen und Todesfällen vorzubereiten, der sich als geringer erwies und später erreicht wurde als von anderen Modellen vorhergesagt. Eine genaue Prognose der Anforderungen ermöglicht effektivere humanitäre Hilfe.
Doch Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Und um sich auf die nächste Krise vorzubereiten, muss die Welt bessere Daten sammeln und gemeinsam nutzen.