Thread by @CorneliusRoemer

Ich habe soeben die P.1 Inzidenzen in verschieden Ländern ausgerechnet, nachdem mir aufgefallen ist, dass Argentinien eine sehr hohe Inzidenz und hohen P.1 Anteil hat, aber NICHT auf der @rki_de Variantenliste ist.
Methode wird hier im Thread erklärt. 🧵👇

Die Art wie das RKI momentan Variantegebiete ausweist scheint sehr erratisch zu sein. Es gibt keine objektiven Kriterien. Das ist schlecht. Hier mein Vorschlag.
Schritt 1: Welche Varianten sind VOC? Das wird bereits gut gemacht, insbesondere in England.

Schritt 2: Was ist die Inzidenz der entsprechenden Variante im entsprechenden Land?
Es kommt nicht auf den Anteil an, sondern auf die Inziden einer Variante im Land.
Singapur hat zwar 75% B.1.617.2, das ist aber kein Problem, weil die Inzidenz unter 1 ist.

Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Singapurer also die Variante trägt ist etwa gleich wie in Deutschland. Somit ist Singapur kein großes Variantenrisiko.
Hat ein Land aber eine Inzidenz von 1000, ist selbst ein Anteil von nur 5% kritisch. Das entspräche einer VOC-Inzidenz von 50.

Das wäre dann etwa 50 mal mehr als Deutschland. Hier sollte das Land als VOC-Land ausgewiesen werden.
Soweit die Theorie.
Woher kriegt man jetzt die Daten?
Easy! Den Anteil kriegt man aus @GISAID-Sequenzdaten. Die Inzidenz von @OurWorldInData.

Das ist schnell programmiert. Für die Anteilsberechnung teile ich einfach die Zahl der VOC-Sequenzen durch die Gesamtzahl der Sequenzen, jeweils für die letzten 35 Tage (5 Wochen).

Die Zeit sollte weder zu lang noch zu kurz sein. Wählt man nur 2 Wochen, haben die meisten Länder noch fast gar keine Daten.
Macht man die Periode zu lang, dann ist der Anteil nicht aktuell, wenn er sich kürzlich stark verändert hat (Beispiel B.1.617.2 in UK von 0 auf 50 in 5W).

Das Ergebnis ist hier dargestellt für P.1
Was fällt auf? Brasilien ist gar nicht das Land mit der höchsten P.1-Inzidenz, denn das ist Argentinien. Überraschung!
Die Inzidenz von P.1 in Argentinien ist fast 1000 mal höher als in Deutschland!

Keine Frage. Argentinien muss auf die Variantenliste.
Weitere Überraschungsländer: Chile mit 500 mal höherer Inzidenz und Costa Rica. Gut, Costa Rica hat nur 3 Sequenzen in den letzten 5 Wochen, davon 1x P.1
Das ist also statistisch nicht sehr sicher.

Aber selbst wenn die wahre P.1-Inzidenz in Costa Rica nur 100 mal höher ist, sollte es in meinen Augen dennoch auf die Variantenliste.
Spannend wird es weiter unten auf der Liste:
Jordan, Canada und Belgium haben etwa 50x mehr P.1 als Deutschland.

Keins diese Länder ist Variantengebiet! Sie sind alle nichteinmal Hochinzidenzgebiet. Das ist gar nicht gut. Wir schleppen so sicher viel P.1 ein.
Weiter geht's:
United States, Spain, Netherlands und Italy haben alle mehr als 10x höhere P.1-Inzidenz als Deutschland.

Das ist jetzt das Gebiet wo es schwierig wird. Wahrscheinlich nicht genug mehr um es ein Variantengebiet zu machen. Aber die Regeln der Hochinzidenzgebiete sollten vermutlich schon gelten.
Hier sind die Daten in einem Google-Sheet: docs.google.com/spreadsheets/d…

Der Code ist übrigens hier. Natürlich wieder nicht schön, aber wer die Details wissen will kann sich wahrscheinlich ausreichend schlau machen um zu verstehen wie es funktioniert.
github.com/corneliusroeme…

Ich hab das Google Sheet um B.1.351 und B.1.617.2-Inzidenzen erweitert.
Überraschungen:
Frankreich, Malaysien, Tunesien -> Variantengebiet wegen B.1.351
Iran, Botswana, Malaysia, Japan, Jordan, Indonesia, Canada -> Variantengebiet wegen B.1.617.2
docs.google.com/spreadsheets/d…