Thread by @pavel23

Hier eine Studie, wie sich Maßnahmen in 131 Ländern während der 1. Welle auf die Ausbreitung des Corona-Virus ausgewirkt haben, mit zum Teil überraschenden Ergebnissen: So steigt R beim Lockern von Maßnahmen oft stärker, als die Einführung es gesenkt hat. thelancet.com/journals/lanin…

Hier der zeitliche Verlauf der acht untersuchten Maßnahmen (NPIs, nicht-pharmakologische Interventionen). Auf der vertikalen Achse der Faktor, um den sich R in den ersten 28 Tagen nach Einführung erhöht oder verringert hat, jeweils mit Mittelwerten und 95% Konfidenzintervallen.

Die wirksame Maßnahme scheint das Verbieten öffentlicher Veranstaltungen zu sein, mit -24 Prozentpunkten Rückgang bei Verbot und +21 Punkte Zunahme bei Lockerung zu sein. Schulschliessungen führten zu 15 Punkten Rückgang und 21 Punkten Anstieg bei Wiedereröffnung.

Betriebsschliessungen führten zu 13 Punkten Rückgang und nur 1 Prozentpunkt Anstieg bei Wiedereröffnung. Kurzfristig drittwirksamste Maßnahme sind Grenzschliessungen mit -11 Punkten eine Woche nach Einführung, aber nach 4 Wochen stieg R trotz geschlossener Grenzen um 8 Punkte.

Öffnen von Grenzen führte dagegen nur zu +2 Punkten nach 14 Tagen und sogar -2 Punkten nach 4 Wochen. Das sah in einzelnen Länder sehr verschieden aus, die Fehlerbalken sind hier am breitesten. Insbesondere bei Urlaubsreisen kann der Effekt erst später als nach 24 Tagen kommen.

Reisebeschränkungen im Inland hingegen brachten nach 4 Wochen -7 Punkte, die Aufhebung dagegen +13 Punkte. Am problematischten war nach der Studie die Einschränkung von Treffen auf max. 10 Leute (-3, +25) und Ausgangsbeschränkungen (-7, +13).

Die Einführung beider Maßnahmen (Kontaktbeschränkungen, Reisebeschränkungen), reduzierte eher wenig (-3, -7), während das Lockern zu einem deutlichen bis sehr starken Anstieg von Infektionen (+25, +13) nach 4 Wochen führte. Hier ein Überblick über die Maßnahmenwirkungen:

Veränderung R bei Einführung/Lockerung nach 28 T:
-K. öffentl. Veranst.: -24/+21
-Schulschl.: -15/+24
-Firmenschl.: -13/+1
-Reisebeschr. im Land: -7/+13
-K. Treffen > 10: -3/+25
-Ausgangsbeschr.: -3/+11
-K. ÖPNV: -1/+4
-Grenzschliess.: +8/-2 (Kurzfr. -11, mittelfr. wirkungslos?)

Ein interessantes und für die Praxis relevanteres Ergebnis ist, dass Maßnahmen allgemein in Kombination stärker wirken, als die Summe der Effekte der einzelnen Maßnahmen, aber nicht extrem viel stärker.

Hier der Rückgang von R bei der Kombination von immer mehr Maßnahmen; wir sehen, dass alle Maßnahmen zusammen eine Rückgang von R auf ungefähr die Hälfte bewirkten.

Reduktion von R = 100% durch/auf
- Öffentl. Veranst. -> 76%
+ max. 10 Leute-Treffen: -> 70%
+ Firmenschliessungen ->62%
+ Ausgangsbeschränkungen -> 58%
+ Schulschliessungen -> 48%

In Deutschland ist seit Einführung der Maßnahmen am 2.11. bis heute, den 22.11., der 7-Tage R-Wert von ~1,35 auf ~1 gesunken, was einem Rückgang auf ~75% bzw. um -25 Punkte entspricht. (Violette, Grüne und orange Treppen mit jeweils unterschiedlicher Mittelwertbildung)

Ein Zoom in der R-Verlauf in den letzten Wochen zeigt eine stetigen Rückgang seit dem 29.10, der aber nicht allein auf die Maßnahmen am 2.11. zurückzuführen ist; deren Auswirkungen können frühestens beginned am 10.11. eine Einfluss auf den Verlauf des Graphen haben, mit R7 ~1,2.

Welche anderen Effekte gab es in dem Zeitraum, die R beeinflusst haben? Letzte Oktoberwoche war KW44, die Woche, in der die meisten Tests in Deutschland durchgeführt wurden; seitdem ist die Zahl der Tests gesunken, was sich in weniger R bemerkbar macht.

Zugleich hatten wir in KW44 den höchsten Probenrückstau, so daß in der Woche R 5-10% höher ausgefallen wäre, wenn alle Tests rechtzeitig ausgewertet worden wären. Diese Proben sind aber in den Folgewochen in die Zahlen eingegangen und sie in KW45 u. 46 um ~3000 /pro Woche erhöht.

Wir hatten also in KW 42 bis 44 rund 2% mehr und in KW45 und 46 rund 2% weniger Fälle als ausgewiesen, weil ein Probenrückstau auf- und wieder abgebaut wurde. Einen deutlich größeren Effekt aber dürften die Änderungen bei Testzahlen und Teststrategie gehabt haben.

Die Anzahl von Tests hat KW42 bis 44 um 29% oder ca. 15%/Woche zugenommen, so dass allein durch mehr Tests mehr Fälle zu erwarten gewesen wäre. Gleichzeitig aber verdoppelte sich die Positivenquote der Tests von 3,54% auf 7,16%, was zugleich bedeutet, dass die Dunkelziffer stieg.

Da die Positivenquote aber stieg, hatten wir zunehmend mehr "undertesting" und das reale R, also die echte Ausbreitungsgeschwindigkeit der Infektion, war in KW42-44 höher, als die rohen Zahlen an Neuinfizierten es hergeben.

Seit dem 5.11. bzw. mitten in KW45 gilt die neue nationale Teststrategie die besagt, dass weniger getestet werden soll, indem Symptome und Zugehörigkeit zu bestimmten Gruppen priorisiert werden. rki.de/DE/Content/Inf…

Von KW44, dem Höhepunkt, ist bis KW46 die Zahl der Tests um knapp 15% auf 1,384 Mio. gefallen, die Positivenquote von 7,16 auf 9% gestiegen, also um 25%. Das bedeutet, dass bei alter Teststrategie die Zahlen deutlich höher ausgefallen wären, mindestens 10%.

Das heisst, dass der R-Wert seit Änderung der Teststrategie niedriger ausgewiesen wurde, als er war. Es ist unglücklich, dass die Änderung der Teststrategie fast zeitgleich mit den neuen NPIs bzw. Maßnahmen eingeführt wurde. Das verfälscht die Zahlen jetzt, wo wir sie brauchen.

Änderungen in der Teststrategie wirken sich aber nur vorübergehend auf den R-Wert aus. Nach einigen Wochen, wenn sich die Testzahlen stabilisieren, wird er wieder brauchbar, aber an dem Punkt waren wir in KW46 noch nicht; vielleicht kommen wir da gerade an.

Was bedeutet das jetzt für die Wirkung der NPIs/Maßnahmen vom 2.11.? Erst einmal, dass wir durch unglückliches Timing verfälschte Zahlen haben und große Unsicherheit besteht, wie wirksam sie Maßnahmen sind, wobei klar ist, dass sie nicht wirksam genug sind, egal, wie man rechnet.

Wir hatten einen Rückgang bei R von 25% vom Höhepunkt aus, aber von Zeitpunkt, an dem die Maßnahmen in Kraft traten, waren es gerade mal 18%. Von diesen 18% könnte die Hälfte auf Änderungen der Teststrategie zurückzuführen sein.

Überhaupt nicht berücksichtigt ist die Frage des Wetters oder der Saisonalität, weder in der Studie noch in den Berichten des RKI. In Berlin war das Wetter seit Anfang November warm und trocken für die Jahreszeit, aber es wird jetzt kälter; unklar, wie sich das auswirken wird.

Einen Wettereffekt auf R konnte ich für Berlin statistisch bisher nicht sehen. Hier ein Graph mit dem Wetter und den neuen Fällen und R, zeitlich passend zum Wetter verschoben. Die graue Kurve unten ist R und sollte positiv mit den Niederschlägen korrelieren.

Die schwarze Kurve ist ein invertiertes R und sollte mit den positiv Temperaturen korrelieren. Beides ist aber nicht der Fall; in den letzten 2 Monaten zeigt sich R in Berlin vom Wetter unbeeindruckt; im September gab es noch einen Rückgang, begleitet von Wärme und Trockenheit.

Falls es eine Wetterabhängigkeit gibt, wird diese zu stark von anderen Effekten überlagert, um mit Blick auf einen Ort allein sichtbar zu sein. Auch sind meine R-Werte auf Basis des Veröffentlichungsdatums für den Zweck nicht so schön, weil sie zeitlich in sich verzerrt sind.

Auf jeden Fall aber kann man festhalten, dass die Maßnahmen vom 2.11. real bisher R bestenfalls um 15% reduziert haben, und eigentlich sollte noch etwas mehr kommen, vielleicht noch mal 5-10%, aber erst mal werden mehr R sehen, wenn die Zahl der Test nicht weiter fällt.

Wenn nun auch noch die unbekannten Effekte wegfallen sollten, die R in Berlin bereits Wochen vor den Maßnahmen reduziert haben, könnten wir weiter ein Wachstum der Fälle sehen, obwohl wir bereits rechts schmerzhafte Maßnahmen fahren.

Eine interessante Lehre aus der Studie ist, dass Maßnahmen asymmetrisch sind. In der Regel ist es sogar so, dass der Wegfall einer Maßnahme zu einem höheren R-Anstieg führt, als durch die Einführung reduziert wurde, mit Ausnahmen, siehe oben.

Vermutlich stellen sich mit der Zeit Lern- und Umgehungseffekte ein, und soziale Isolation scheint bei Aufhebung den Effekt zu haben, dass dann erst mal eine Zeit überkompensiert wird und sich die Leute mehr treffen als vor der Maßnahme. Irgendwie logisch.

Das bedeutet, dass man vor Lockerungen erst mal viel weiter runter muss mit den Neuinfektionen, um eine Reserve für den "Rebound" zu schaffen. Andere Maßnahmen wie Grenzschliessungen und Ausgangsbeschränkungen büßten an Wirkung ein, je länger sie bestanden.

Es ist zu betonen, dass diese Studie sich auf die 1. Welle bezog. Es ist davon auszugehen, dass durch die "Lerneffekte" der 1. Welle die Wirkung von NPIs bei der aktuellen Welle ganz anders aussehen kann.

Auch variieren die Situationen in verschiedenen Ländern stark, so dass sich die Zahlen nur bedingt auf die aktuelle Situation in Deutschland übertragen lassen, aber wir wissen immerhin, was wir so bestenfalls erwarten können von NPIs.

Eine weitere Lehre für die Politik ist: Sowohl das Ein- und Ausschalten wie auch das beibehalten von Maßnahmen kann epidemiologisch unwirksam oder kontraproduktiv sein, und es ist kaum vorhersagbar, ob und wie eine Maßnahme wirkt.

Das einzige, was wir wissen ist, dass alle Maßnahmen zusammen die beste Wirkung zeigen. Das einzige, was zuverlässig funktioniert, ist der Hammer. Das, was wir gerade bei uns machen, ist gefährliches Herumgespiele mit Werkzeugen, die wir nicht verstehen und nicht beherrschen.

Das Problem ist, dass wir, die deutsche Bevölkerung, gerade das Werkstück sind, an dem die Regierung unbeholfen herumdoktort und sich mit zeitgleichen Testregimeänderungen das Monitoring zerschossen hat, also halb blind ist für das, was die Werkzeuge bewirken.

Ich sehe keine Alternative zum Hammer, und je später der hervorgeholt wird, umso länger muss der draussen bleiben. An Lockerungen ist derzeit gar nicht zu denken, und selbst, wenn R knapp unter 1 wäre, was es nicht ist, würde es bis zum Sommer dauern, bis gelockert werden kann.

Ja, ich kann verstehen, dass man nicht den großen Hammer rausholen wollte und Geschäfte und Schulen aufgelassen hat, aber das Rumgewurstel wird uns noch teuer zu stehen kommen. Alle Länder, die so angefangen haben wie wir, mussten nachlegen.

Ja, vielleicht geschieht ein Wunder und die Zahlen gehen aus unklaren Gründen zurück, aber ich kenne kein Land, wo das so funktioniert hat, vor allem in der 2. Welle nicht, und wir haben jetzt auch keine Marge für Experimente mehr.

Infektionen müssten bereits deutlich sinken, stattdessen steigen sie, und wir wissen nicht, wie stark, weil sich das neue Testregime noch einpendelt, die Ämter schlecht arbeiten, die Daten schlecht sind, spät und erratisch kommen und die Regierenden ängstlich und verwirrt sind.

Am Mittwoch wollem der Bund und Länder zusammenkommen und einen Plan vorstellen, mit dem mittelfristige Plaungssicherheit hergestellt werden soll. Ich bin gespannt, was kommt, aber ich bin skeptisch angesichts der Komplexität der Situation und früheren Fehlentscheidungen.

Burning Hell, we are fucked. Da bleibt nur eins: Pass the Wine, Fuck The Government, I Love You.

Korrektur: Habe gerade noch mal nachgerechnet, und dem ist nicht so; tatsächlich ist es umgekehrt; zusammen bewirkten die Maßnahmen etwas weniger als die Summe der Wirkungen der Einzelmaßnahmen. Sorry für diese Fehlerinformation.