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Dirk Paessler Profile picture
@dpaessler
Apr 30, 2021 • 10 tweets • 4 min read • Read on X
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Neue Version meines Pandemie-Prognose-Modells mit div. Verbesserungen!

Good News: Absinken ab dieser Woche. Mit Bundesnotbremse bleibt die 3. Welle in den ITS auf Niveau der 2. Welle

Bad News: Im Sommer Inzidenz um 50, im Herbst Jojo-Lockdown mit U16/Kinder-Welle

THREAD 1/x
Ich habe die maximalen Impfquoten pro Altersgruppe aktualisiert und habe - hoffnungsvoll - Impfungen für 12-16 ab August und für Jüngere ab November eingebaut.

Quelle Quoten:
2/x
Damit ergibt sich aktuell (26.4.2021) in den nächsten Wochen mit Bundes-Notbremse und sonst keinen Änderungen an unserem Verhalten bzw. den Maßnahmen (weder Lockerungen noch Verschärfungen) folgender Verlauf der Fallzahlen:
3/x
So sehen die Inzidenzverläufe der Altersgruppen aus: Im Herbst würde es laut Modell bei den Jugendlichen und insbesondere des U12 zu Inzidenzen um 500 kommen. Ein Teil der 10-14 jährigen würden ab August geimpft werden und sehen etwas besser aus.
4/x
Es ergeben sich im Modell folgende Hospitalisierungs-Zahlen, die auch historisch gut zu den vom RKI veröffentlichten Gesamtzahlen (schwarze Linie) passen:
5/x
Mein Modell zeichnet die offiziellen, historischen Zahlen der DIVI aus der zweiten Welle auch mindestens gut genug nach.
6/x
Im Modell ergibt sich eine immense Anzahl an LongCovid-Fällen:
7/x
Alle Infos zum Modell und die Google Sheets Datei zum Reinschauen gibt es hier:
dirkpaessler.blog/2021/04/26/cor…
8/x
Die Vorversion 8.0 und eine Video-Vorstellung gibt es als interaktive Version zum Download hier (nächste Aktualisierung am Wochenende):

9/9
PS: das Modell angewandt auf einen Grossraum mit 1 Mio Einwohnern und mehreren Landkreisen

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Dirk Paessler Profile picture
Sep 1
**WENN** (Achtung, Konjunktiv) die aktuelle COVID Welle ähnlich verlaufen würde wie die letzte Welle, dann **könnte** das im Herbst so aussehen: Peak der Welle könnte Anfang Oktober zwischen Inzidenz 2500-5500 sein, dafür dieses Jahr ruhigerer Jahreswechsel.

Let me explain 🧵 Image
Wenn man sich geglättete Wochen-R-Werte (=aktuelle Woche durch Mittelwert 2 Vorwochen) anschaut und mit Anzahl der "Ansteckbaren" (=Bevölkerung minus Infektionen der letzten 12 Wochen) anschaut, könnte es Zusammenhang geben: Bei ca. 55 Mio Ansteckbaren, sinkt der R-Wert unter 1. Image
Dann bleibt der R-Wert unter 1, die Welle läuft aus, bis wieder ca. 78 Mio Ansteckbare erreicht sind, dann geht der R-Wert wieder über 1 und die nächste Welle beginnt. Diese Augenblicke sind in der Grafik mit rosa Pfeilen markiert.
Read 15 tweets
Dirk Paessler Profile picture
Aug 30
Ich habe hier mal versucht, das aktuelle Infektionsgeschehen in Deutschland (rechts) anhand der COVID-Hospitalsierungen (links) der @diedgina Notaufnahme Ampel **abzuschätzen**. Links sieht es so aus, als wären wir auf Vorjahresniveau. Aber... Image
Aber weil wir (optimistisch) davon ausgehen wollen, dass die Hospitalisierungsrate über die Zeit stetig sinkt (durch mehr und mehr Infektions/Impfbedingte Immunität), müßten wir jetzt aktuell im August 2024 deutlich über der Anzahl der täglichen Neu-Infektionen des Vorjahres liegen.
Das ist hier aber natürlich nur eine ABSCHÄTZUNG mit großer Unsicherheit ("Error bars"), die man auch wieder nur abschätzen kann und die ich mit den lila Linien eingezeichnet habe. Aber hier geht es ja auch um die Darstellung des Trends.
Read 10 tweets
Dirk Paessler Profile picture
Jul 28
Kann man die tatsächlichen SARS CoV2 Infektionszahlen und die daraus folgenden Longcovid Patientenzahlen aus öffentlich verfügbaren Daten abschätzen? Eine Statistik-Fingerübung zum Zuschauen. #manycharts

Ein längerer 🧵

1. Image
Was folgt ist eine Abschätzung der Zahlen für die COVID-Infektionen und LongCovid-Patienten in Deutschland. Aufgrund der mauen Datenlage kann das hier nur ein Versuch einer Annäherung sein. Trotzdem sollten diese Zahlen zumindest eine brauchbare Abschätzung "nach unten" sein.

2.
Wir gehen von den vom RKI vermeldeten Fallzahlen der letzten Jahre aus. Irgendetwas ist ab März 2023 passiert, die offiziellen Fallzahlen könnten suggerieren, dass die Pandemie vorbei gewesen wäre, aber....

3. Image
Read 36 tweets
Dirk Paessler Profile picture
Feb 23, 2023
Im Vergleich zur Vorwoche liegt die Modellrechnung mit den neuen Daten aus dieser Woche etwas optimistischer, aber nicht erheblich verändert. Spitze der Welle im Modell in der KW des 6.3.2023.
Der Peak bei den COVID-Hospitalisierungen hat sich um eine Woche nach vorne verschoben auf die KW des 6.3.2023 mit dem Wert 9250. Auch der Peak der COVID ITS-Belegung hat sich um eine Woche nach vorne verschoben auf ca. 1220 in der KW des 20.3.2023.
Mit den neuen Krankenstands-Daten der @BKKDV zeigt sich, dass die Krankenstands-Berechnung des Modells für Januar den Wert korrekt vorhergesagt hat. Für Mitte März erwartet das Modell einen höheren Krankenstand als im Dezember.
Read 7 tweets
Dirk Paessler Profile picture
Feb 17, 2023
Update Modellrechnung: Die Dunkelziffer-korrigierte Modell-Inzidenz liegt jetzt höher als letzte Woche und oberhalb der Skala. Erst Ende März ist Entspannung in Sicht im Modell, der Krankenstand strebt wohl neuem Rekord entgegen.
Es herrscht immernoch eine große Unsicherheit, was man an der großen Spanne der wöchentl. COVID-Hospitalisierungen und COVID-ITS-Bettenbelegung sieht, die je nach Szenario von sinkend bis Verdopplung geht.
Ab jetzt bis Ende März liegt im Modell die Dunkelziffer-korrigierte Inzidenz bei mehreren Tausend (im zentralen Szenario). Welcher genaue Wert das ist, ist eigentlich schon nicht mehr relevant (und nicht überprüfbar). Wohl aber m.E. höher als alles, was wir bis jetzt hatten.
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Dirk Paessler Profile picture
Feb 5, 2023
Mit den neuesten Sequenzierungsdaten deutet sich im Modell weiterhin an, dass die XBB.1.5 Welle kleiner ausfällt als die Dezember-Welle. Die Ferien helfen beim Bremsen, die Faschingswoche ist bereits mit etwas erhöhter Ansteckung modelliert (interne Modell-Inzidenz max ~4000).
Wenn es nach dem Modell geht, dann würden die ITS-Betten mit COVID nicht mehr über 500-700 steigen.
Krankenstand liegt im Modell Ende Februar auf ähnlichem Level wie im Dezember 2022.
Im Modell wird XBB.1.5 ab Ende Februar dominant (=Mehrheit der Infektionen). Die gestrichelten Linien zeigen wie das Modell die Entwicklung der Sequenzierungsdaten (durchgezogene Linien) synthetisch nachzeichnet um daraus einen möglichen weiteren Verlauf zu berechnen.
Read 4 tweets

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