Dirk Paessler Profile picture
Our mission is to speed up negative emissions, CEO @carbon_drawdown, VP @nep_brussels

Jan 9, 2022, 16 tweets

Wenn wir bald nicht bremsen könnten sich nur im Q1/2022 über 21% der U20, >14% der 20-60-Jährigen und >9% der Ü60 infizieren.

1,5-mal so viel wie in der ganzen Pandemie zusammen.

Modellrechnung mit Spitzeninzidenz 2.000 ca. Mitte Februar und 11 Mio Fällen im Q1/2022
Thread 1/x

Keiner kann im Moment verlässlich abschätzen, wie hoch die Omikron-Inzidenz in Deutschland steigen wird in den nächsten Wochen. Einige Nachbarländer liegen jetzt schon über Inzidenz 1.500 pro 100k und zeigen kaum Bremsen. Also auch für uns nicht unmöglich.
2/x

Durch die Datenunsicherheiten über die Feiertage wird es erst noch 1-2 Woche brauchen, bis alle Modellparameter wieder korrekt kalibriert wären für Omikron, aber dann liegen die Fallzahlen wohl schon so hoch, dass wir sie schon nicht zuverlässig messen können.
3/x

Szenario versucht auf Basis aktuell vorhandener Zahlen durch Fortschreibung Blick in die Zukunft zu werfen, mit dem Ziel abzuschätzen, wie gross individuelles Risiko der drei großen Altersgruppen (U20, 20-60, Ü60) ist, sich im Q1 zu infizieren (kein koord. Lockdown/Bremsen).
4/x

In dieser Modellrechnung erreichen wir ca. 1,7 Mio Fälle pro Woche ca. Mitte Februar (plus vorhandene Dunkelziffer), insgesamt 11 Mio Fälle alleine nur im 1. Quartal 2022, mehr als in der ganzen Pandemie bisher zusammen (7,5 Mio).
2/x

Dabei ist zu bedenken, dass 1. diese kranken Menschen wochenlang im Alltag fehlen werden und 2. LONGCOVID alle Infizierten treffen kann. Wenn wir nur von 10% Risiko ausgehen, LONGCOVID zu bekommen, sind das 1,1 Mio auch noch längerfristig kranke Menschen.
3/x

Die Inzidenz liegt insbesondere bei den U20 sehr hoch im Bereich von 3.000. Auch die "Alten" liegen in der Spitze über 1.000. Auch wenn Omikron angeblich "mild" ist, das wird in dieser Stückzahl ein Problem.
4/x

21% der U20 würden im Q1/22 infiziert werden (wohlgemerkt als Fallzahlen gerechnet, eine wie auch immer geartete Dunkelziffer kommt hier noch dazu), das Risiko jedes einzelnen im Q1 infiziert zu werden ist 3,5-4,5 mal so hoch wie im Q4, das schon 4-5x höher lag als davor.
5/x

Im Q2/22 würde ein höherer Anteil der Ü60 ins Krankenhaus kommen als im Q1/21, für Kinder und Jugendliche läge die persönliche Wahrscheinlichkeit für einen Klinikbesuch doppelt so hoch wie im Q4.
6/x

Szenario: Omikron wächst bis Mitte Februar auf Inzidenz 2.000, 11 Mio Fälle im Q1 (diese Fallzahlen könnten wir allerdings mit unserem Meldesystem kaum messen). Omikron macht 25% weniger krank als Delta, Modell berücksichtigt Booster und Impfwirkung gegen schw. Verlauf.
7/x

Es sind natürlich auch andere Szenarien darstellbar, die 50% mehr oder 50% weniger Fälle nach sich ziehen und die Werte im Q2/2022 noch oben oder nach unten senken. Aber am Grundprinzip der gezeigten Aussagen ändert sich damit wenig.
8/x

Wie armselig ist das, wenn wir X Mio Menschen von einem Virus infizieren lassen, von dem wir mindestens schon ahnen müssen, dass er langfristig gefährlich ist und Langzeitfolgen hat, obwohl wir wissen, was zu tun wäre um dies zu verhindern und dass wir es jetzt tun müssen.
9/x

PS: Verwendete Impfquoten im Modell
10/x

PS: Statistik Personalausfall
11/x

PPS: Hospitalisierungsberechnung: Omikron macht 25% weniger krank als Delta. Impfungen helfen gg. schweren Verlauf bei Omikron genauso wie bei Delta. Bisher liegt Modell gut im Vergleich zu Werten vom RKI. Die nächsten 2 Wochen sagen uns, ob es ggf. besser oder schlechter wird.

PPPS: Letzte Woche habe ich meine Modellrechnungen vom Montag mit den Moell-Läufen des Teams um @ViolaPriesemann verglichen.

Share this Scrolly Tale with your friends.

A Scrolly Tale is a new way to read Twitter threads with a more visually immersive experience.
Discover more beautiful Scrolly Tales like this.

Keep scrolling