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Estimating Infectious Disease Importation Risk during the 2026 FIFA World Cup

Diese Studie präsentiert ein reproduzierbares Poisson-Importationsmodell unter Verwendung öffentlich zugänglicher Daten zur Schätzung der Risiken für Infektionskrankheiten während der FIFA Fußball-Weltmeisterschaft 2026, welches aufzeigt, dass das Dengue-Fieber die höchste Importationsbedrohung für die meisten US-amerikanischen Gastgeberstädte darstellt, während der reguläre Tourismus und nicht das Ereignis selbst den Großteil des Gesamtrisikos antreibt.

Ursprüngliche Autoren: Herrera-Diestra, J. L., Bi, K., Ertem, Z., Al-amery, A., Harris, M.

Veröffentlicht 2026-06-05

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CC BY 4.0

Ursprüngliche Autoren: Herrera-Diestra, J. L., Bi, K., Ertem, Z., Al-amery, A., Harris, M.

Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ⚕️ Dies ist eine KI-generierte Erklärung eines Preprints, das nicht peer-reviewed wurde. Dies ist kein medizinischer Rat. Treffen Sie keine Gesundheitsentscheidungen auf Grundlage dieses Inhalts. Vollständigen Haftungsausschluss lesen

Stellen Sie sich die FIFA Fussball-Weltmeisterschaft 2026 als eine riesige, globale Party vor, bei der 48 verschiedene Teams ihre eigenen einzigartigen „Geschmacksrichtungen“ (Infektionskrankheiten) in 11 verschiedene Städte der USA bringen. Dieses Papier ist wie eine Wettervorhersage für Keime. Anstatt Regen oder Schnee vorherzusagen, haben die Autoren ein Computermodell entwickelt, um vorherzusagen, wie viele kranke Reisende aus bestimmten Ländern ankommen könnten und wie wahrscheinlich es ist, dass ein Virus in einer bestimmten US-Stadt „landet“.

Hier ist die Aufschlüsselung ihrer „Keim-Vorhersage“ unter Verwendung einfacher Analogien:

1. Der Drei-Schicht-Kuchen (Die Modelle)

Die Forscher haben nicht einfach nur geraten; sie haben einen Drei-Schicht-Kuchen gebacken, um zu sehen, wie sich das Risiko verändert, wenn man mehr Details hinzufügt.

Schicht 1 (Die Basis): Dies ist die Schicht des „normalen Sommers“. Sie betrachtet, wie viele Menschen diese US-Städte normalerweise im Juni besuchen, ohne die Weltmeisterschaft überhaupt zu berücksichtigen. Es ist, als würde man den Verkehr an einem normalen Dienstag überprüfen.
Schicht 2 (Der Weltmeisterschafts-Anstieg): Dies fügt die „zusätzliche Menge“ hinzu. Sie nahmen die normalen Zahlen und fügten einen Multiplikator hinzu, um die zusätzlichen Fans zu berücksichtigen, die speziell für das Turnier kommen. Es ist, als würde man plötzlich eine Menge Menschen auf die Autobahn bringen, weil ein großes Konzert stattfindet.
Schicht 3 (Der Spielplan): Dies ist die detaillierteste Schicht. Sie sagt nicht nur, dass Fans kommen; sie sagt, wohin sie basierend auf dem Spielplan gehen. Wenn Brasilien in Houston spielt, nimmt dieses Modell an, dass brasilianische Fans nach Houston reisen und nicht nach Boston. Es ist, als wüsste man genau, welche Plätze die Fans kaufen, anstatt nur zu raten, dass sie im Stadion sind.

2. Die Berechnung des „Keim-Regens“

Die Autoren verwendeten ein mathematisches Werkzeug namens Poisson-Prozess. Denken Sie an dies wie an einen Regenfurt.

Sie fragten: „Wie viele Regentropfen (kranke Reisende) fallen aus jedem Land?“
Sie berechneten dies durch:
- Wie viele Menschen reisen (Die Größe der Wolke).
- Wie krank das Land ist (Wie schwer der Regen ist).
- Wie wahrscheinlich es ist, dass eine kranke Person weiterreist (Bleiben sie im Bett oder laufen sie durch den Flughafen herum?).

Sie führten diese Berechnung 5.000 Mal mit leicht unterschiedlichen Annahmen für die „Krankheitszahlen“ durch, um ein Sicherheitsnetz der Unsicherheit zu schaffen. Dies liefert ihnen einen „Median“ (die wahrscheinlichste Zahl) und eine Spanne (die besten und schlechtesten Szenarien).

3. Die Ergebnisse: Wer bringt was mit?

Als sie den „Keim-Regen“ für fünf spezifische Krankheiten untersuchten, fanden sie Folgendes heraus:

Dengue-Fieber ist der Starkregen: Für die meisten Städte ist Dengue das größte Risiko. Es ist wie ein Monsun. Das Papier stellt fest, dass allein aus Brasilien in einigen Städten mehr als 10 importierte Fälle erwartet werden.
Malaria ist ein lokaler Sturm: In den meisten Städten ist das Malaria-Risiko gering. Aber Atlanta ist die Ausnahme. Da Atlanta über Direktflüge aus West- und Zentralafrika verfügt, ist der „Malaria-Regen“ dort schwerer als der Dengue-Regen.
Influenza ist der saisonale Nebel: Da die Weltmeisterschaft im Juni stattfindet, ist es auf der Südhalbkugel (wo viele Teams herkommen) Winter. Das bedeutet, dass die Grippesaison für diese Reisenden ihren Höhepunkt erreicht, was die Grippe zum zweitgrößten Risiko macht.
Keuchhusten (Pertussis) ist der neblige Geheimnis: Das Risiko ist weit verstreut, aber die Zahlen sind sehr unsicher. Die Autoren sagen, ihre Schätzung sei wahrscheinlich eine „konservative obere Grenze“, was bedeutet, dass die reale Zahl viel niedriger sein könnte, aber sie spielen auf Nummer sicher.
Masern sind ein leichter Nieselregen: Das Risiko ist am geringsten. Warum? Weil man sich bei Masern meist so schlecht fühlt (hohes Fieber, Ausschlag), dass man zu Hause bleibt. Sie sind nicht diejenigen, die durch den Flughafen laufen.

4. Die große Überraschung: Es sind nicht nur die Fans

Die wichtigste Erkenntnis dieses Papiers ist etwas kontraintuitiv.

Der „Hintergrund-Tourismus“ ist das Hauptereignis: Obwohl die Weltmeisterschaft ein riesiges Ereignis ist, stellte das Papier fest, dass reguläre Touristen (Menschen, die für Urlaub, Geschäftliches oder Familie reisen) den weitaften Teil des Krankheitsrisikos ausmachen.
Der „Fan-Zuwachs“ ist klein: Die zusätzlichen Fans, die speziell für die Weltmeisterschaft kommen, fügen nur etwa 8,3 % zur Gesamtzahl der Reisenden aus qualifizierten Nationen hinzu.
Die Metapher: Stellen Sie sich einen Fluss vor. Die Weltmeisterschaft ist eine massive Welle, die auf ihn prallt, aber der Fluss selbst (der reguläre Tourismus) ist bereits riesig und trägt den Großteil des Wassers (der Keime). Man kann nicht nur die Welle beobachten; man muss den ganzen Fluss beobachten.

5. Warum das wichtig ist (laut dem Papier)

Die Autoren sagen, dass dieser Rahmen wie ein öffentlicher Gesundheitsradar funktioniert.

Er verwendet nur öffentlich verfügbare Daten (wie Flugstatistik und WHO-Krankheitsberichte), sodass jeder die Arbeit überprüfen kann.
Er sagt den Gesundheitsbehörden: „Richten Sie nicht nur zusätzliche Kontrollen für Weltcup-Fans ein; kontrollieren Sie alle, die im Juni einreisen, denn die regulären Touristen sind die Hauptquelle des Risikos.“
Er hilft Städten wie New York, Los Angeles, Miami und Houston zu wissen, wo sie die „nassesten“ Orte (höchstes Risiko) sind und am meisten vorbereitet sein müssen.

Kurz gesagt ist das Papier eine transparente, datengestützte Karte, die zeigt, dass die Weltmeisterschaft zwar eine Menge Menschen mit sich bringt, der alltägliche internationale Reiseverkehr jedoch der eigentliche Treiber des Infektionsrisikos ist, wobei Dengue und Influenza die primären „Wettersysteme“ sind, auf die man achten muss.

Technische Zusammenfassung: Schätzung des Importrisikos infektiöser Krankheiten während der FIFA Weltmeisterschaft 2026

Problemstellung
Die FIFA Weltmeisterschaft 2026, die vom 11. Juni bis zum 19. Juli 2026 stattfindet, wird 48 qualifizierte Nationen in 11 US-Städten beherbergen und stellt das größte Turnier der Geschichte mit geschätzten 1–5 Millionen internationalen Besuchern dar. Solche Massenveranstaltungen schaffen Bedingungen für die beschleunigte Einschleppung (Importation) von Infektionskrankheiten aus vielfältigen Quellpopulationen. Bestehende Frameworks zur Schätzung dieses Risikos stützen sich oft auf aggregierte Passagierzahlen, die räumliche und länderspezifische Heterogenität verschleiern, den Fokus auf einzelne Krankheiten legen oder das ereignisspezifische Reisemaximum nicht berücksichtigen. Die Autoren identifizieren die Notwendigkeit eines transparenten, reproduzierbaren und datengestützten Ansatzes zur Schätzung des Importrisikos im Voraus, um die öffentliche Gesundheitsvorsorge und die Priorisierung der Überwachung zu unterstützen.

Methodik
Die Studie entwickelt ein allgemeines Poisson-Import-Framework, das auf fünf Krankheiten (Dengue-Fieber, Influenza, Malaria, Masern und Keuchhusten) auf 11 US-Austragungsorten angewendet wird. Das Framework integriert mehrere öffentlich zugängliche Datensätze: US Customs and Border Protection (COR) I-94 monatliche Ankünfte, Bureau of Transportation Statistics (BTS) T-100 Flughafen-Routing-Daten, National Travel and Tourism Office (NTTO) Reise-Prognosen und WHO-Krankheitsüberwachungsdaten.

Der Kern der Methodik umfasst drei verschachtelte Modelle mit zunehmender Auflösung:

Basismodell (Modell 1): Verwendet reguläre Ankunftsdaten vom Juni 2024 ohne WM-Anpassungen. Dies etabliert eine untere Referenzgrenze für das routinemäßige Tourismusrisiko.
WM-angepasstes Modell (Modell 2): Skaliert das Reisevolumen auf die Juni-2026-Prognosen unter Verwendung von NTTO-Prognosen und Wachstumsfaktoren ( $\phi_c$ ). Es wendet einen spezifischen Wachstumsfaktor von 1,174 für WM-qualifizierte Nationen und 1,077 für andere an, um den aggregierten Reiseansturm zu erfassen.
Terminorientiertes Modell (Modell 3): Zerlegt den Reiseverkehr in einen „WM-Fan-Strom“ und einen „Hintergrund-Strom“. Der Fan-Strom wird basierend auf den Spielplan-Zuweisungen (unter Verwendung des offiziellen FIFA-Spielplans) an spezifische Städte geleitet, während der Hintergrund-Strom den gewohnten Routing-Musten folgt, die aus den BTS T-100 Daten abgeleitet wurden.

Berechnung des Importrisikos
Die erwartete Anzahl infektiöser Reisender ( $\lambda_{c,v,d}$ ) aus Land $c$ in Stadt $v$ für Krankheit $d$ wird wie folgt modelliert:
$\lambda_{c,v,d} = N_{c,v} \cdot I_{c,d} \cdot p_d$
Wobei:

$N_{c,v}$ die prognostizierte Anzahl der Reisenden ist.
$I_{c,d}$ die länderspezifische Inzidenz der Krankheit unter Berücksichtigung der Untererfassung ist ( $\rho_d \cdot C_{c,d}/P_c$ ).
$p_d$ die Wahrscheinlichkeit ist, während einer Infektion zu reisen.

Die gesamte Importintensität ( $\Lambda_{v,d}$ ) ist die Summe der Beiträge aus allen Quellländern. Die Wahrscheinlichkeit von mindestens einem Import wird als $P(\ge 1) = 1 - e^{-\Lambda_{v,d}}$ berechnet.

Unsicherheitsfortpflanzung
Um die Unsicherheit in den Faktoren der Untererfassung ( $\rho_d$ ) und der Wahrscheinlichkeiten des Reisens während einer Infektion ( $p_d$ ) zu adressieren, verwenden die Autoren eine Monte-Carlo-Unsicherheitsfortpflanzung. Dabei werden 5.000 unabhängige Stichproben aus Gleichverteilungen gezogen, die auf Literaturspannen für diese Parameter kalibriert sind. Die Ergebnisse werden als Mediane mit 95 %-Unsicherheitsintervallen (2,5. bis 97,5. Perzentil) angegeben.

Wichtigste Ergebnisse

Krankheitsprofil des Risikos: Dengue-Fieber stellt im terminorientierten Modell das höchste Importrisiko in den meisten Austragungsstädten dar, wobei die medianen erwarteten Importationen ( $\Lambda$ ) allein aus Brasilien in Hochrisikostädten wie New York, Los Angeles und Miami den Wert 10 überschreiten. Atlanta ist eine bemerkenswerte Ausnahme, in der das Malaria-Risiko aufgrund der direkten Reisen aus west- und zentralafrikanischen Nationen das Dengue-Risiko übersteigt. Influenza rangiert in den meisten Städten an zweiter Stelle, getrieben durch den Höhepunkt des Winters auf der Südhalbkugel, der mit dem Turnier zusammenfällt. Keuchhusten zeigt eine breite geografische Streuung, trägt aber die größte relative Unsicherheit. Masern zeigen konsistent das niedrigste Risiko, da schwere Prodromalsymptome das Reiseverhalten unterdrücken.
Quelltreiber: Lateinamerika (Brasilien, Kolumbien, Venezuela) dominiert das Dengue- und Influenza-Risiko. West- und Zentralafrika treiben das Malaria-Risiko. Europäische Nationen führen bei Keuchhusten und Masern. Brasilien wurde als das mit Abstand höchste Risiko-Land insgesamt identifiziert.
Zusammensetzung der Reiseströme: Der Hintergrundtourismus (Reisen, die unabhängig von der Veranstaltung stattfinden) macht den größten Anteil am gesamten Importrisiko aus. Der WM-Fan-Zuwachs trägt etwa 8,3 % der prognostizierten Ankünfte für qualifizierte Nationen bei.
Robustheit des Modells: Die Rangfolge der Städte (New York, Los Angeles, Miami, Houston als die riskantesten) bleibt über alle drei Modelltypen hinweg robust. Der Schritt vom Basismodell zum WM-angepassten Modell erzeugt einen nahezu einheitlichen Anstieg des Risikos um ~17 %, während das terminorientierte Modell eine stadt-spezifische Divergenz einführt, ohne die allgemeine Hierarchie zu verändern.

Bedeutung und Ansprüche
Das Paper behauptet, ein allgemeines, reproduzierbares Poisson-Import-Framework bereitzustellen, das vollständig auf öffentlich zugänglichen Daten basiert. Seine primären Beiträge sind:

Transparenz und Reproduzierbarkeit: Im Gegensatz zu proprietären Modellen, die auf kommerziellen Buchungsdaten beruhen, nutzt dieses Framework ausschließlich öffentliche Datensätze, was es jedem Team im Bereich der öffentlichen Gesundheit ermöglicht, die Analyse einzusetzen, zu aktualisieren und anzupassen.
Granulare Attribuierung: Die dreistufige Modellhierarchie ermöglicht die saubere Isolierung des Effekts des WM-Reiseansturms sowie des Mehrwerts des terminbasierten Fan-Routings.
Praktischer Nutzen: Das Framework dient als transparenter Basisergänzung zu proprietären Systemen. Es kann als ständiges Überwachungsinstrument für den routinemäßigen Importdruck an US-internationalen Gateways fungieren, unabhängig von spezifischen Massenveranstaltungen.
Risikokommunikation: Die Verwendung von Monte-Carlo-Unsicherheitsintervallen ermöglicht es Entscheidungsträgern, robuste Befunde (z. B. Dengue-Risiko) von Schätzungen zu unterscheiden, die Vorsicht gebieten (z. B. Keuchhusten-Risiko, das als konservative obere Grenze dargestellt wird).

Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass sich die öffentliche Gesundheitsvorsorge nicht ausschließlich auf die WM-Fans konzentrieren sollte, sondern die gesamte Bevölkerung der internationalen Besucher im Juni als primäre Expositionsgruppe behandeln muss, da der Hintergrundtourismus den Großteil des Importrisikos antreibt. Das Framework ist darauf ausgelegt, auf zusätzliche Krankheiten (z. B. Chikungunya, Mumps), Städte und weitere Massenveranstaltungen erweiterbar zu sein.

1. Der Drei-Schicht-Kuchen (Die Modelle)

2. Die Berechnung des „Keim-Regens“

3. Die Ergebnisse: Wer bringt was mit?

4. Die große Überraschung: Es sind nicht nur die Fans

5. Warum das wichtig ist (laut dem Papier)

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