Evidenzqualität 4.5/5
Bewertungsergebnis nach acht Dimensionen gemäß der Qualitätsrubrik . Jede Dimension wird mit 1–5 bewertet.
- D1 Quellenverankerung
- 4/5
- D2 Quellenautorität
- 5/5
- D3 Arithmetik
- 3/5
- D4 Unsicherheit
- 4/5
- D5 Geltungsbereich
- 5/5
- D6 Prosa
- 5/5
- D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
- 5/5
- D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
- 5/5
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≈ Genauso wahrscheinlich wie
Wahrgenommen
Die Wahrnehmung des Pandemierisikos nach COVID wird fast vollständig durch die zeitliche Nähe geprägt. Die meisten Erwachsenen in einkommensstarken Ländern erkennen inzwischen an, dass Pandemien innerhalb ihres Lebens »möglich« oder sogar »wahrscheinlich« sind — eine deutliche Verschiebung gegenüber Umfragen vor 2020, in denen das Pandemierisiko weit unter Terrorismus, Flugzeugabstürzen und Gewaltverbrechen rangierte. Doch die wahrgenommene Wahrscheinlichkeit hat eine eigentümliche Struktur: Sie ist gleichzeitig höher als die versicherungsmathematische Schätzung für ein einzelnes Jahr (weil COVID noch lebhaft in Erinnerung ist) und niedriger als die kumulative Lebenszeitschätzung (weil die meisten Menschen annehmen, »die nächste« sei noch Jahrzehnte entfernt und die medizinische Wissenschaft werde sie bewältigen). Der Nettoeffekt ist eine Wahrnehmung, die auf Bevölkerungsebene grob der Realität entspricht, an den Rändern aber stark versagt — sie unterschätzt die Möglichkeit eines Erregers, der tödlicher ist als SARS-CoV-2, und überschätzt die Möglichkeit einer exakten Wiederholung von COVID.
Grobe Schätzung: 41,2 % der US-Erwachsenen geben an, Angst oder große Angst vor einer neuen Pandemie oder Epidemie zu haben (Chapman-Umfrage 2024)
Tatsächlich
~2 % jährliche Wahrscheinlichkeit einer Pandemie im Ausmaß von COVID (Marani et al. PNAS 2021, vor Korrektur); ~0,5-1 % jährliche Wahrscheinlichkeit nach Korrektur; ~0,3-1,9 % für ein Ereignis im Ausmaß von 1918
weltweit, Wahrscheinlichkeit eines neuartigen Pandemieereignisses
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Dies ist eine vorausschauende Schätzung, verschieden vom retrospektiven Eintrag covid-death-cumulative. Die Berechnung erfolgt in zwei Schritten. (1) Jährliche Wahrscheinlichkeit des Auftretens einer Pandemie: Marani et al. (PNAS 2021) schätzten ~2 % pro Jahr für ein Ereignis im Ausmaß von COVID, aber eine Korrektur von 2023 wies darauf hin, dass ein Kodierungsfehler die Wahrscheinlichkeiten aufblähte. Schätzungen nach der Korrektur und unabhängige Analysen (CGDEV, Disease Control Priorities) konvergieren auf einen Bereich von etwa 0,5-1,5 % pro Jahr für eine Pandemie, die weltweit >1 Million Todesfälle verursacht. Unter Verwendung eines Mittelwerts von ~0,75 % pro Jahr. (2) Bedingte Sterblichkeit: COVID-19 tötete in seiner akuten Phase etwa 1 von 400 Erwachsenen weltweit (siehe covid-death-cumulative). Eine zukünftige Pandemie könnte mehr oder weniger tödlich sein; der historische Bereich reicht von der Influenza von 1918 (~1 von 30 der Weltbevölkerung) bis zu H1N1 2009 (~1 von 10.000). Unter Verwendung einer Modellannahme von ~1 von 150 Erwachsenen weltweit pro Pandemieereignis — eine Ermessensentscheidung, die innerhalb des historischen Bereichs liegt und etwas über (d. h. schwerer als) seinem geometrischen Mittel (~1 von 550): eine bewusst vorsichtige Annahme, die die Möglichkeit eines übertragbareren oder tödlicheren Erregers über den mildernden Effekt verbesserter medizinischer Gegenmaßnahmen gewichtet. Kombiniert: Wahrscheinlichkeit pro Jahr, in einer Pandemie zu sterben ≈ 0,0075 x (1/150) ≈ 5,0 x 10^-5. Kumuliert über 59 verbleibende Erwachsenenjahre: 1 - (1 - 0,000050)^59 ≈ 0,00295. Marani et al. fanden jedoch auch heraus, dass die Pandemiehäufigkeit zunimmt — etwa um das Dreifache in den nächsten Jahrzehnten aufgrund der Beschleunigung zoonotischer Übertragungen. Eine Aufwärtskorrektur um ~1,6x für den steigenden Trend ergibt ~0,0048 oder etwa 1 zu 210. Das Unsicherheitsband ist breit, weil sowohl die Auftrittswahrscheinlichkeit als auch die bedingte Sterblichkeit zutiefst unsicher sind.
Einschränkungen: Dieser Eintrag ist vorausschauend und daher von Natur aus unsicherer als retrosp…
Dieser Eintrag ist vorausschauend und daher von Natur aus unsicherer als retrospektive Einträge. Die zentrale Schätzung eines Lebenszeitrisikos von ~1 zu 210 beruht auf zwei zutiefst unsicheren Eingangsgrößen: der jährlichen Wahrscheinlichkeit des Auftretens einer Pandemie (~0,75 % nach Korrektur, plausibel 0,5-3,3 % je nach Methodik und Trendanpassung) und der bedingten Sterblichkeit pro Ereignis (~1 von 150 Erwachsenen weltweit, mit einem historischen Bereich von 1 von 10.000 bis 1 von 30). Kleine Änderungen bei einer der beiden Eingangsgrößen erzeugen große Änderungen der Lebenszeitzahl, weshalb das Unsicherheitsband von 0,001 (1 zu 1.000) bis 0,02 (1 zu 50) reicht. Die Korrektur von Marani et al. aus dem Jahr 2023 ist ein warnender Hinweis auf die Fragilität dieser Schätzungen: Ein einziger Kodierungsfehler halbierte die Schlagzeilenwahrscheinlichkeit. Der Eintrag ist verschieden von covid-death-cumulative (das retrospektiv ist) und von den Einträgen zur saisonalen Influenza (die endemische statt pandemische Sterblichkeit abdecken). Kandidatenerreger für die »nächste Pandemie« umfassen die Vogelgrippe H5N1 (die seit 2024-2025 eine anhaltende Übertragung auf Säugetiere in US-Milchviehherden gezeigt hat), neuartige Coronaviren, antimikrobiell resistente Bakterien (der AMR-Pfad) und das Sammelbegriff-»Disease X« der WHO-Planung für vorrangige Erreger. Der Eintrag macht keine Vorhersage darüber, welcher Erreger oder wann — er wandelt lediglich die historische und statistische Aufzeichnung in eine Lebenszeitwahrscheinlichkeits-Bandbreite um.
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The statistical framework for pandemic recurrence is younger than most readers assume. Marani, Katul, Pan, and Parolari published the first rigorous extreme-value analysis of historical pandemic frequency in PNAS in August 2021, assembling a dataset of major epidemics from 1600 to the present and finding that a COVID-scale pandemic had an annual occurrence probability of roughly 2% — implying a ~38% chance within any given 20-year window. A 2023 correction identified a coding error that roughly halved the probabilities, bringing the post-correction estimate to approximately 0.75-1% per year. Independent analyses bracket the corrected Marani figure: the Disease Control Priorities project estimates a 1% annual probability of an influenza pandemic causing ~6 million deaths (and ~3% for a 2009-Swine-flu-scale event), while the Center for Global Development reports a 4.2% annual probability of a respiratory pandemic causing ~10 million deaths — amounting to a 66% probability over a 25-year window. The convergence across methods is the important signal: regardless of framework, the annual probability of a major pandemic is somewhere in the 0.5-4% range, and the cumulative probability over a 25-year window is more likely than not.
The harder question is not whether a pandemic will occur but how lethal it will be. COVID-19 killed roughly 1 in 400 global adults over its acute phase (2020-2022), making it far less lethal than the 1918 influenza pandemic (~1 in 30 global population) but far more lethal than the 2009 H1N1 pandemic (~1 in 10,000). The candidate pathogen list for the next event — H5N1 avian influenza, which has demonstrated sustained mammalian transmission in US dairy cattle; novel coronaviruses from the bat-pangolin- civet reservoir; antimicrobial-resistant bacteria whose resistance profiles are outrunning the antibiotic pipeline — spans a similar lethality range. Converting the occurrence probability (~0.75% per year) and an assumed conditional mortality (~1 in 150 per event — a modeling choice inside the historical range but below its geometric mean) into a lifetime figure gives a forward-looking risk of roughly 1 in 210 for a global adult dying in a future pandemic. That is comparable to the retrospective COVID-19 cumulative figure and roughly two and a half times higher than the lifetime odds of dying from seasonal influenza.
The trend line is the detail that separates this entry from a simple actuarial exercise. Marani et al. found that the rate of novel pathogen emergence has been increasing roughly threefold over the past 50 years, driven by deforestation, urbanisation, factory farming, bushmeat trade, and climate-driven range expansion of disease vectors. The 2023 correction did not affect this directional finding. If the trend continues — and no structural intervention in zoonotic spillover prevention materialises — the annual pandemic probability in 2050 will be meaningfully higher than in 2025, and the lifetime risk for a 20-year-old today will be higher than the headline number suggests. This is why the entry is tagged underrated: not because the public is unaware that pandemics happen, but because the forward-looking probability envelope is larger than most intuitions accommodate, and the trend is moving in the wrong direction.
Verwandte Fakten
Die Lebenszeitwahrscheinlichkeit, an einer künftigen Pandemie zu sterben, liegt bei etwa 1 in 210 lifetime (global adult). 41.2% der US-Erwachsenen geben an, sich vor einer neuen Pandemie zu fürchten oder sehr zu fürchten, doch die modellierte jährliche Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses von COVID-Ausmaß liegt nahe 0.5-1%.
Quellenregister
Jede Zahl unten ist das, was die jeweilige Quelle berichtet hat — mit dem wörtlichen Zitat, auf das wir uns stützen, und wie wir zu unserer Zahl gelangt sind. Klicke auf einen Link, um direkt zu prüfen.
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[1] Proceedings of the National Academy of Sciences / Marani M, Katul GG, Pan WK, Parolari AJ — Intensity and frequency of extreme novel epidemics
Intensity and frequency of extreme novel epidemics- Statistik
Probability of a pandemic with similar impact to COVID-19: ~2% per year (pre-correction); probability of a 1918-scale pandemic: 0.3-1.9% per year; pandemic frequency increasing roughly threefold in coming decades due to accelerating zoonotic spillover- Auszug
“"The probability of a pandemic with similar impact as COVID-19 is about 2% in any year, meaning that someone born in the year 2000 would have about a 38% chance of experiencing one by now. [...] The probability of novel disease outbreaks will likely grow three-fold in the next few decades." ”
- Quelldaten von
- 2021-08-31
- Abgerufen
- 2026-04-18 · archivierte Kopie
- Berechnung
- Marani et al. assembled a global dataset of epidemics from 1600 to present and used extreme-value statistics to estimate occurrence probabilities. The headline ~2%/year for a COVID-scale event was the most-cited result. A 2023 correction (PNAS 120(19):e2302169120) identified a code error that inflated probabilities by roughly 2x, reducing the COVID-scale annual probability to roughly 0.75-1%. The corrected estimates are used in this entry's calculation. The finding that pandemic frequency is increasing ~3x is based on the accelerating rate of novel pathogen spillover events over the past 50 years and is directionally supported by independent analyses (CEPI, WHO priority pathogen reviews).
- Unabhängigkeit
- Marani et al. is the primary statistical analysis of historical pandemic frequency. It is methodologically independent of the WHO and NCBI/Disease Control Priorities sources, which use different frameworks (expert elicitation, epidemiological modelling) rather than extreme-value statistics.
-
[2] Proceedings of the National Academy of Sciences — Correction for Marani et al., Intensity and frequency of extreme novel epidemics
Correction for Marani et al., Intensity and frequency of extreme novel epidemics- Statistik
Code erroneously computed number of epidemics per year by summing events in two subsequent years, resulting in inflated probabilities and lower mean recurrence intervals- Auszug
“"The code erroneously computed the number of epidemics in one year by summing the number of events in two subsequent years. This resulted in an inflated number of events/year and, as a consequence, in larger probabilities of occurrence and lower mean recurrence intervals." ”
- Quelldaten von
- 2023-05-02
- Abgerufen
- 2026-04-18 · archivierte Kopie
- Berechnung
- The 2023 correction is critical context for interpreting the Marani et al. 2021 headline figures. The coding error roughly doubled the estimated annual probability, meaning the widely cited "2% per year" should be read as closer to 0.75-1% per year post-correction. This entry uses the corrected range. The directional finding — that pandemic frequency is increasing — was not affected by the correction.
- Unabhängigkeit
- This is a correction to the Marani et al. 2021 paper, not an independent source. Included because the correction materially changes the headline probability used in the normalised calculation.
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[3] Disease Control Priorities, Third Edition / Jamison DT, Gelband H, et al. — Pandemics: Risks, Impacts, and Mitigation
Pandemics: Risks, Impacts, and Mitigation- Statistik
In any given year, ~1% probability of an influenza pandemic causing nearly 6 million pneumonia/influenza deaths (8 per 10,000) or more; ~3% probability of a 2009-Swine-flu-scale event (0.2-0.8 per 10,000); influenza pandemics occur on average once every 25-30 years- Auszug
“"In any given year, the probability of an influenza pandemic causing nearly 6 million pneumonia and influenza deaths (8 deaths per 10,000 persons) or more globally is 1 percent. [...] An influenza pandemic having the global mortality rate observed during the 2009 Swine flu pandemic (0.2–0.8 deaths per 10,000 persons) or worse has about a 3 percent probability of occurring in any given year." ”
- Quelldaten von
- 2017-11-27
- Abgerufen
- 2026-04-18 · archivierte Kopie
- Berechnung
- The Disease Control Priorities estimate of ~1%/year for an influenza pandemic causing ~6 million deaths is in the same range as the Marani post-correction estimate, using a different methodology (expert elicitation and historical analogy rather than extreme-value statistics) and a different threshold (~6 million influenza deaths). DCP also reports a ~3%/year probability of a 2009-Swine-flu-scale event and notes that influenza pandemics occur on average once every 25-30 years. This source anchors the central-to-lower end of the uncertainty band and validates the order of magnitude: both frameworks agree that a major pandemic within a 25-year window is plausible.
- Unabhängigkeit
- Methodologically independent of Marani et al. — uses expert elicitation and epidemiological modelling rather than extreme-value statistics on historical data. Published before COVID-19, so it is also independent of any pandemic-recency bias.
-
[4] Center for Global Development — How Big Is the Risk of Epidemics, Really?
How Big Is the Risk of Epidemics, Really?- Statistik
In any given year, ~4.2% probability of a respiratory pandemic causing ~10 million deaths; 35% probability in a given decade; 66% probability over a 25-year period; respiratory epidemics likely to cause ~2.5 million deaths per year on average- Auszug
“"In any given year, there's a 4.2 percent probability of a respiratory pandemic causing ~10 million deaths. That amounts to a 35 percent probability in a given decade, and a 66 percent probability over a 25-year period." ”
- Quelldaten von
- 2021-09-01
- Abgerufen
- 2026-04-18 · archivierte Kopie
- Berechnung
- CGDEV's analysis synthesises multiple pandemic-frequency estimates and reports a 4.2% annual probability of a respiratory pandemic causing ~10 million deaths, amounting to a 35% probability in a given decade and a 66% probability over a 25-year period. This is higher than the Marani post-correction estimate (0.75-1%) because CGDEV uses a lower death threshold (~10 million) and incorporates the accelerating trend in zoonotic spillover. The 66% probability within 25 years is the figure most useful for the lifetime calculation. This entry uses the lower-threshold Marani/DCP figures for the central calculation and the CGDEV figures for the upper uncertainty bound.
- Unabhängigkeit
- Independent of Marani — CGDEV synthesises a broader literature and uses different modelling assumptions. Partially dependent on the Disease Control Priorities framework as one input.