(1) Tagesschau:
"Ein Vergleich der Daten des RKI zeigt, dass die Zahl der gemeldeten #Neuinfektionen nur teilweise mit der Zahl der durchgeführten Tests zusammenhängt.
Seit Mitte August hat sich die Anzahl der durchgeführten #CoronaTests nur gering verändert.
(2) In der Kalenderwoche 34 lag die Zahl zum Beispiel bei 1.094.506, in der Kalenderwoche 40 bei 1.095.858. Die Anzahl der positiven Ergebnisse hat sich seitdem jedoch fast verdoppelt. Das zeigt die rote Linie.
(3) Würden die Ergebnisse direkt von der Testanzahl abhängen, müssten beide Linien etwa gleich verlaufen.
Laut RKI können mehr Tests zwar zu einem Anstieg der Fallzahlen führen. Das sei aber nicht ausschließlich mit mehr Tests zu erklären.
(4) Der aktuelle Anstieg liege an vielen kleineren Ausbrüchen, etwa auf Familienfeiern, am Arbeitsplatz oder in Gesundheitseinrichtungen.
Die höhere Zahl der erfassten Neuinfektionen kann nicht allein mit der höheren Zahl der Testungen erklärt werden.
(5) Zudem werden in anderen europäischen Staaten ebenfalls mehr Neuinfektionen erfasst, was ebenfalls dafür spricht, dass sich das Infektionsgeschehen erhöht hat.
(5) Aber auch die Zahl der registrierten Infektionen allein reicht nicht, um das Ausbruchsgeschehen differenziert zu erfassen. Viele andere Faktoren spielen ebenfalls eine Rolle, etwa die Reproduktionsrate, die belegten Krankenhausbetten oder die Todesfälle."
THREAD zeigt, wie jeder schnell solche Diagramme/Daten abrufen kann
(1.1) In diesem Thread zeige ich kurz eingangs die Datengrundlage für obiges Diagramm.
Vor allem mache ich aber auf ein mächtiges Online-Tool des RKI aufmerksam, das jedermann diverse #COVID19-Auswertungen erlaubt, und zeige durch ein schrittw. Video, wie einfach das geht.👩💻📈💪
(2) Vorab I:
Als Quelle des Diagramms füge ich hier das Bildschirm-Video der voreingestellten RKI-SurvStat-Abfrage bei (8.10.). So ist ersichtlich, dass das Diagramm direkt auf RKI-Daten basiert (direkt verlinkbar sind einzelne Abfragen nicht)
(2) Auch der Leiter der Abteilung Epidemiologie am @Helmholtz_HZI, Gérard Krause, hatte am 7.5. auf diese statistischen Unsicherheiten hingewiesen: "Würden nur einige Todesfälle in der Studie nicht erfasst, ändere sich die Berechnung drastisch, so Krause." morgenpost.de/vermischtes/ar…
Florida im Juni
1️⃣ Infektionen (v.a. Jüngere)⬆️+☠️-Zahlen konstant
2️⃣ Infektionen Ältere⬆️
3️⃣ Nach 1 Monat: ☠️-Zahlen📈
(2) In Deutschland & 🇪🇺 scheinen wir jetzt eine ähnliche Situation wie Florida im Juni zu haben.
Wie ich im Thread zeige, ist der Anteil der Älteren an den Neuinfizierten in 🇩🇪 derzeit sehr gering, was aber zwischenzeitlich auch schon ganz anders aussah.
(1) Wenn 15% mehr Leute 😷 trügen, steigen laut @GoldmanSachs die Fallzahlen 1% langsamer & man vermeidet Lockdown-Maßn., die wiederum 5% Brutto-Inlandsprodukt (BIP) kostet würden
Daraus berechnete @TheEconomist:
1 Tag 😷-Tragen pro Einwohner hilft $56,14 BIP-Verlust verhindern!
Die Zahlen gelten für 🇺🇸. Dass das Masketragen etc. sich auch in 🇩🇪 grob umrechnen lässt in dadurch vermeidbare wirtschaftl. Schäden (als Folge von härteren #Corona-Maßnahmen oder einem Hinauszögern von Lockerungen) zeigt dieser Thread
(3) Denn, lieber ifo-Präsident @FuestClemens, das könnte das Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung (@ifo_Institut) doch auch berechnen!
Dadurch würde sicher auch mehr Bewusstsein dafür geschaffen, wie wichtig Masketragen etc. für die Solidargemeinschaft auch *finanziell* ist