Laut meinen Modellrechnungen wird 3. Welle in den Intensivstationen etwa 3-4 mal so hoch sein wie 2. Welle, wenn wir nicht in den nächsten 2 Wochen klare Gegenmaßnahmen ergreifen. Welche sind mir egal, wir müssen aber 0,2 vom R-Wert wegkratzen.

Ein THREAD über mein Modell
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Wo hat @dpaessler diese Zahlen her?

Aus einem mathematischen Modell, das Datenquellen und Studienergebnisse kombiniert und das gegen "real world Daten" abgeglichen ist.

=> Wer versteht, woher Zahlen kommen, kann einschätzen, ob er diesen vertraut. Also, alles öffentlich!

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Seit einigen Wochen entwickle ich ein mathematisches Modell, mit dem man den weiteren Pandemie-Verlauf in Deutschland für einige Wochen bis vielleicht sogar Monate in die Zukunft hinein abschätzen kann.

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Warum wir Modelle brauchen:

Für den gesellschaftlichen Diskurs über die Lockerung oder Verschärfung von Maßnahmen erscheint es mir wichtig, dass man verschiedene Strategien im Umgang mit der Pandemie durchspielen und die unterschiedlichen Folgen vergleichen kann.

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Denn was uns klar sein sollte: Für exponentielle Wachstums-Prozesse haben wir Menschen in der Regel kein gute spontane Einschätzung.

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Die meisten von uns bekommen lineare Entwicklungen ganz gut hin, aber Wachstumsprozesse mit kurzen Verdopplungszeiten (aktuell sind wir bei 18 Tagen) für 2-3 Monate in die Zukunft korrekt abzuschätzen ist wirklich schwer.

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Ziel: Das Jedermann-Modell

Mein Modell ist ein sehr vereinfachter Ansatz und ersetzt keinesfalls die hochaufwendigen und komplexen Modelle der Epidemiologen. Meine Zielsetzung ist: Das Modell soll möglichst so einfach sein, dass jeder interessierte Laie sich einlesen kann...
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... und den Berechnungsweg nachvollziehen kann. Damit kann sich der Betrachter sein persönliches Bild machen und zu einer eigenen Einschätzung kommen, ob er den Ergebnissen traut, oder nicht.

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Dies ist also ein Debattenbeitrag und ich freue mich über jeden, der mich auf Fehler, falsche Annahmen oder Verbesserungsmöglichkeiten hinweist. Bitte um Kommentare, Kritik, Verbesserungsvorschläge.

Datei ist öffentlich einsehbar (Link im Artikel).
9/x
dirkpaessler.blog/2021/03/25/cor…
Nachtrag: Das im Thread und im Blogpost gezeigte Szenario berücksichtigt:

* Notbremse in LK ab 100
* Ostern mit Abstand
* 2 Wochen Schul-Ferien
* sonst keine Lockerungen/Verschärfungen zu dieser Woche

Herleitung der wöchentlichen R-Wert Reihe hier: dirkpaessler.blog/2021/03/23/der…

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23 Mar
Ich habe die Entscheidungen der MPK von heute Nacht in mein Modell gesteckt:

Ergebnis: Der Osterlockdown bringt (fast) nix. Und das weitere Wachstum ist vorerst nicht gestoppt.

(Wie immer der Hinweis: Dies hier sind Modellrechnungen!)
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dirkpaessler.blog/2021/03/23/der…
Die Ergebnisse der Nachtsitzung von gestern sind – mal wieder – kein großer Wurf. Wir hängen an die Ostertage vorne den Gründonnerstag noch als Feiertag dran, bitten darum keine Reisen zu unternehmen und keine Gottesdienste zu veranstalten?
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Und das bezeichnen wir dann als “drastischen Lockdown”? Ach ja, und mit der 100er-Notbremsen-Regelung stellen wir noch sicher, dass alle Landkreise, die noch unter 100 sind, auf jeden Fall auch noch auf über 100 wachsen werden.
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Read 14 tweets
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.

THREAD 1/x

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?
3/x
Read 21 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. 😕
THREAD
1/x
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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Read 12 tweets
18 Mar
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.

THREAD 1/x
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.
3/x
Read 6 tweets
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:

THREAD 1/x
* 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.
2/x
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?

2/x

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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