In meinem Artikel "Countdown zur Lockdown-Verschärfung in 3-2-1 Wochen" stellte ich 5 Szenarien für die nächsten Wochen vor. Die Szenarien habe ich heute nochmal mit meinem verbesserten Modell Version 4 durchgerechnet.

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dirkpaessler.blog/2021/03/18/nac…
Das neue Modell berücksichtigt u.a., dass Patienten mit B.1.1.7 heftiger erkranken/mehr Patienten versterben (+50%). Außerdem habe ich das Modell mit neuen Daten vom RKI abgeglichen und noch genauer gemacht.

Eine genau Beschreibung der Veränderungen: dirkpaessler.blog/2021/03/18/pan…
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Kurze Zusammenfassung: Das neue Modell zeigt für alle 5 Szenarien nochmal erheblich schwerwiegendere Verläufe. Die neue Modellversion sagt jetzt nach den Optimierungen zwar etwas kleinere Fallzahlen voraus.
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Aber weil die 50% “schlimmere” Mutation B.1.1.7 ab Ende März die dominierende Mutation ist, gehen die Zahlen der Hospitalisierungen, Intensivpatienten und Verstorbenen um 30%-100% nach oben.
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Die Berücksichtigung der schwereren Erkrankungen durch B.1.1.7 macht sogar ein neues Szenario 6 nötig, dass nur mit einem nochmals härteren Lockdown (“härter” als April 2020) die Vorhersagewerte in den erträglichen Bereich bringt.
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Das mit dem Bremsen muss viel schneller gehen, als wir m.E. in der Lage sein werden, andere, genügend wirksame R-Wert-senkende Maßnahmen landesweit breit auszurollen.

Klares, entschlossenes und zeitnahes Handeln ist angesagt. Jetzt!

Blog link: dirkpaessler.blog/2021/03/18/nac…

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20 Mar
Wir haben ca. 4 Wochen um uns zu entscheiden zwischen "Brems-chen", "Notbremse" oder "Lockdown".

Was davon ausreicht hängt vom Start-Zeitpunkt der Einschränkungen ab! Für sowas macht man Modellrechnungen.

Hier sind 4+1 Szenarien.

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dirkpaessler.blog/2021/03/20/cou…
Szenario A: Kein Lockdown => Dass “nix tun” keine Option ist, sieht man sofort. 55.000 Todesfälle, 6 Millionen Infektionen, die zu 600.000 Longcovid-Fällen führen und eine Welle in den Intensivstationen, die nicht in die Grafik passt (Welle wäre ca. 4x so hoch wie 2. Welle).
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Jetzt kommen zwei Szenarien mit ähnlichen Auswirkungen.

Szenario B: “Brems-chen” (wie 1. Märzwoche) ab 22.3.2021
=> Was passiert, wenn am Montag einige, aber keine tiefgreifenden Einschränkungen beschlossen werden?
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Read 15 tweets
20 Mar
Eigentlich wollen wir das alle nicht hören, aber: Die von @Karl_Lauterbach zitierte Studie stellt klar, dass wir ohne #NoCovid Strategie mindestens auch noch in 2022 mit vielen Einschränkungen leben werden müssen. 😕
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Die Studie kommt m.E. zu dem Schluss, dass gegen B.1.1.7 keine Herdenimmunität möglich ist und dass alle geimpft werden müssen, vorher bedeutet Aufhebung der Einschränkungen immer wieder massive Wellen von Toten und #LongCovid.

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Impfungen alleine reichen nicht aus: "Although mass vaccination will inevitably reduce R and disease prevalence, other measures, such as intensive test, trace, and isolate strategies, will be needed to target pockets of infection." , heißt:
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10 Mar
Könnte es sein, dass wir auch deswegen im Moment eine Seitwärtsbewegung mit "nur" leichter Steigerung der Inzidenzen sehen, weil wir uns gerade eine höhere Dunkelziffer züchten?

Weil sich die Infizierten-Struktur ändert?

Let me explain:

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* Wir testen meist mit Anlass (Symptome, Kontakt)
* Wir impfen die mit den meisten Symptomen
* Die ohne Symptome (Kinder) holen wir wieder in die Schulen ohne durchgehendes Testkonzept ("Surveillance")

=> Die Infektionen wandern/wachsen in einer unbeobachteten Altersgruppe.
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Exhibit A: Der Anteil der U20 an den Neuinfektionen steigt beständig, das R bei den jungen Menschen ist deutlich erhöht. 3/x

Read 4 tweets
10 Mar
Hat jemand eine altersbezogene WAIFW-Matrix (who acquires infection from whom) für Covid-19, aus der man ablesen kann, wie viele Ansteckungen durch Altersgruppe in jede andere Altersgruppe getragen werden? Ich erwarte, dass die Mehrzahl in der gleichen Gruppe stattfindet. 1/x
Darauf deuten diese (schon etwas alten) Daten aus NL hin. Ich hätte gerne neue Daten dazu, am besten durch Virus-Sequenzierung berechnet.

Bis dahin, welche Daten kann man nehmen?

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In "SARS-CoV-2: Where do people acquire infection
and ‘who infects whom’?" schreibt die @royalsociety (Dec 2020): 3/x
royalsociety.org/-/media/policy…
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10 Mar
Die Impfung verändert die Bedeutung von Fallzahlen und Inzidenzen. Eine Inzidenz von 200 im Dezember 2020 eine ganz andere Bedeutung hat als im Juni 2021 oder September 2021. Denn der Nenner der Inzidenzberechnung verändert sich strukturell! THREAD 1/x

dirkpaessler.blog/2021/03/10/war…
Bisher waren alle Einwohner immunnaiv: jeder, der genügend Viruspartikel abbekommt, steckt sich an und durchlebt die Infektion mit mehr oder weniger starken Symptomen, manchmal ohne Symptome. 2/x
Durch die Impfung verändert sich aber nun unsere Berechnungsgrundlage für die Inzidenz pro 100.000 Einwohner. Ein immer größerer Anteil der Bevölkerung erkrankt nicht mehr (oder kaum) und gibt das Virus auch nicht oder kaum mehr weiter (etwas vereinfachend gesagt). 3/x
Read 25 tweets
27 Feb
Ich möchte ein sehr vereinfachtes Prognose-Modell zur Diskussion stellen, mit dem wir für die Pandemie bis Ende 2021 in die Zukunft schauen können, und bei dem wir dann mit Lockerungen/Verschärfungen oder schnelles/langsames Impfen „spielen“ können. 1/x
dirkpaessler.blog/2021/02/27/cor…
Die nächsten Woche werden geprägt sein vom Für&Wider von Lockerungen und Verschärfungen. Auf oder zu? Wer hat recht? Und was passiert wenn wir mehr auf oder mehr zu machen? Unser Bauchgefühl ist angesichts von exponentielle Pandemie-Arithmetik aber kein guter Ratgeber dabei. 2/x
Für solche Fragestellungen holt man sich Hilfe bei der Mathematik, denn die Pandemie folgt sehr simplen mathematischen Konzepten. In der Tat ist der Verlauf der Pandemie sehr gut berechenbar. 3/x
Read 9 tweets

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