Die Diskussion um die Erhöhung der "Notbremse" von #Brandenburg auf einen Wert von 200 😳zeigt m.E. Folgendes: um möglichst weitgehende Öffnung vorzunehmen zu können, ist man auf politischer Seite bereit in den nächsten Wochen und Monaten hohe Infektionszahlen in Kauf zu nehmen.
Dies zeigt auch schon die Ausrichtung von Lockerungen an an rel. hohen Inzidenzen von 50 und 100 auf der letzten Konferenz von Bund und Ländern, welche mMn keinen wissenschaftlichen Kriterien mehr folgt.
Insbesondere könnte der Infektionsdruck auf die Gruppe mit der niedrigsten Impfpriorität in der nächsten Zeit aus zwei Gründen erheblich zunehmen:
1. Wegen der Ausrichtung von Maßnahmen an Inzidenzen und der Belegung von Intensivbetten, denn: mit steigender Impfquote werden die Infektionen in den Gruppen mit hoher Impfpriorität in der nächsten Zeit sukzessive abnehmen, dadurch wird ein Lockerungsdruck auf die Politik...
... auch wegen der Grundrechtseinschränkungen erzeugt. Politisch wird dann möglicherweise so lange gelockert bis wieder bestimmte Inzidenzen überschritten werden, was aber heißt, dass die geringeren Infektionen in den Impfgruppen durch höhere Infektionen bei den nicht-Geimpften..
2. Ein weitere wichtiger Effekt ist liegt dann insbesondere bei der hohen Zahl von assymptomatischen Fällen in den Gruppen mit niedriger Impfpriorität: Möglicherweise sehr viele Fälle werden in den Statistiken, welche die Inzidenz abbilden, nicht mehr auftauchen, was zu einer...
weiteren erheblichen Erhöhung des Infektionsgeschehens führen wird.
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
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.
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.
Da die Infektionen wohl spät aufgefallen waren, hatte man durch die mutmaßlich Verzerrung, beim R-Wert eventuell erst einen sehr starken künstlichen Ausschlag nach oben und danach eine Untertreibung.
Wenn die Feiertage die Infektionszahlen künstlich heruntergesetzt haben, würde ich beim R-Wert zuerst einen Peak nach unten und dann beim Rückgang auf die normale Datenlage eine Übertreibung nach oben erwarten.
@c_drosten Hi, ich habe kurz mal aus Interesse den Welch-Test, bezüglich Figure 2 durchgezogen (ich habe eine solche Rechnung bisher nicht gemacht) und komme für den p-value auf einen Wert von 0.006. Die Unterschrift sagt dies aber für den Mann-Whitney rank test aus, oder?
@c_drosten Ich kann mich da durchaus irren! Kann das jemand validieren?
@c_drosten I implemented the Welch test by hand writing my own function.#Mathematica complains that the data sets are not normally distributed. Hence, I visualized in Mathematica QQ-Plots against the normal distribution. Especially,the healthy data set seems to be off.#CoronaDaten#Drosten