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it's been a long time coming but I'm excited to say we at @ODIHQ have updated our guidance for the #data ecosystem mapping methodology. A brisk 🧵 on what it is and why it is super cool theodi.org/article/mappin…
First off - I've been using this methodology with clients, partners and colleagues for four years now. But it was created before my time by some brilliant ex-colleagues including @ldodds, @IzyChampion and others. (sorry to those not named, hard to remember all the details!)
To the uninitiated, a #dataecosystem consists of all the people, communities, and organisations that are stewarding data, creating things from it, deciding what to do based on it, influencing any of those activities, or are affected by any of those activities.
Die #Hospitalisierungsinzidenz ist laut #MPK-Beschluss von gestern der entscheidende Indikator für weitere Maßnahmen gegen #COVID19-Welle. Doch ist diese Maßzahl für die Bewertung der epidemiologischen Lage überhaupt geeignet?
Thread 1/9
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Wie die #Inzidenz fällt auch die #Hospitalisierungsinzidenz in den aktuellen Meldungen aufgrund noch fehlender Nachmeldungen zu niedrig aus. Dieser #Meldeverzug ist derzeit allerdings viel dramatischer:
2/9
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Während bei der Inzidenz nach 3-5 Tagen ein Großteil der Nachmeldungen eingetroffen ist, dauert das bei der #Hospitalisierungsinzidenz bis zu zwei Wochen und mehr. Problem: Als Summe über 7 Tage umfasst H-Inzidenz keinen Zeitpunkt mit einigermaßen vollständigen Meldungen.
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Darstellung der 7-Tage Reproduktionszahl nach dem #RKI #Nowcasting-Verfahren mit 95%-Prädiktionsintervall (orange, täglich vermeldete Werte -> blau).
momentaner 7-Tage-R-Wert: 1.04 🤨
95%-Prädiktionsintervall: [0.96-1.13]
letzte Schätzung(!) Neuerkrankungen(ungeglättet): 8151
momentaner 7-Tage-R-Wert: 1.04 🤨
95%-Prädiktionsintervall: [0.96-1.13]
letzte Schätzung(!) Neuerkrankungen(ungeglättet): 8151
Die Quelle der Daten ist der #Nowcasting-Datensatz des #RKI: rki.de/DE/Content/Inf… .
Bei einem konstanten R-Wert von 1.04 würde die Verdopplungszeit ~71 Tage betragen.
Bei einem konstanten R-Wert von 1.04 würde die Verdopplungszeit ~71 Tage betragen.
Die obige Zahl (8151) der Neuerkrankung bezieht sich auf die ungeglättete Zahl der Neuerkrankungen im #Nowcasting-Datensatz. Das untere Bild zeigt den aktuellen Verlauf.
Darstellung der 7-Tage Reproduktionszahl nach dem #RKI #Nowcasting-Verfahren mit 95%-Prädiktionsintervall (orange,täglich vermeldete Werte -> blau).
·momentaner 7-Tage-R-Wert: 0.97
·95%-Prädiktionsintervall: [0.91-1.05]
·letzte Schätzung(!) Neuerkrankungen(ungeglättet): 5776
·momentaner 7-Tage-R-Wert: 0.97
·95%-Prädiktionsintervall: [0.91-1.05]
·letzte Schätzung(!) Neuerkrankungen(ungeglättet): 5776
Die Quelle der Daten ist der #Nowcasting-Datensatz des #RKI:
rki.de/DE/Content/Inf… .
Bei einem konstanten R-Wert von 0.97 würde die Halbwertszeit ~91 Tage betragen.
rki.de/DE/Content/Inf… .
Bei einem konstanten R-Wert von 0.97 würde die Halbwertszeit ~91 Tage betragen.
Die obige Zahl (5776) der Neuerkrankung bezieht sich auf die ungeglättete Zahl der Neuerkrankungen im #Nowcasting-Datensatz. Das untere Bild zeigt den aktuellen Verlauf.
Auf dieses Szenario sollte man mit #B117 während eines #Lockdowns vllt. achten: Es ist denkbar, dass die Maßnahmen scheinbar greifen und dann doch ein exponentieller Anstieg erfolgt, obwohl die Rahmenbedingungen sich nicht ändern. Dies kann grob vielleicht so sehen: Thread...
Die Ursache liegt in einem qualitativen Split zwischen den üblichen, klassischen #Corona-Varianten (R<1) und B.1.1.7 (R>1). Um dies qualitativ etwas realistischer (grob! keine Simulation, kein Modell) zu demonstrieren,...
...habe ich aus dem #RKI #Nowcasting-Datensatz: die R-Werte und Neuinfektionen der letzten 80 Tage genommen. Mit den R-Werten lassen sich die Neuinfektionen rekonstruieren, wenn man den Anfangswert der Neuinfektionen mit einbezieht.
