Vor 3 Wochen: Zum Aufstieg Fürths in 1. Liga gab es spontane/inoffizielle Aufstiegsfeiern in Innenstadt: >1000 Leute ohne Maske...
Danach aber kein Peak bei den Fürther Infektionen?
War die Veranstaltung doch "sicher"? Wie viele Ansteckungen würde man erwarten?
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Rechnen wir mal: Wenn wir an einem Tag eine Inzidenz von 82 haben, können wir ableiten, dass an diesem Tag von 100.000 Menschen ca. 82 infektiös waren.
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Wenn nun 1.000 Menschen in der Gustavstraße feiern, dass sind also 0,82 Menschen infektiös, mit hoher Wahrscheinlichkeit ist also einer dabei.
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80% der Infizierten stecken 1-2 Leute an, 20% stecken eine größere Anzahl Menschen an, je nachdem wie vielen sie begegnen (Superspreading/Überdispersion).
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Mit 80% Wahrscheinlichkeit hat also der "0,82 Infektiöse" 0,82-1,64 neue Menschen angesteckt, mit 20% Wahrscheinlichkeit wurden vielleicht eine Handvoll Leute angesteckt. Sehr wahrscheinlich weniger, weil im Freien die Ansteckungsgefahr um 80-90% niedriger ist als drinnen.
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Also, nur wenn der eine Infektiöse, der dabei war, ein Superspreader war, wurden maximal eine Handvoll Leute angesteckt, davon entdecken wir dann die Hälfte als Fälle. Macht 2 oder 3.
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Das finden wir dann 7-12 Tage später nicht signifikant wieder in der Fall-Statistik der Stadt bei 50 Fällen pro Woche.
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Und deswegen sieht es so aus, als wäre so eine Veranstaltung ohne Risiko. Und das ist für eine Einzelveranstaltung wohl auch so, aber:
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Wenn wir derartige Veranstaltung _jede Woche_ machen, z.B. wöchentliche Punktspiele der Bundesliga mit 10x so vielen Fans im Stadion, dann kommt der Zinseszins-Effekt ins Spiel.
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Beim ersten Spiel stecken sich 10x so viele Leute an wie oben berechnet. Also 1-20. In der Folgewoche sind die alle ansteckend und stecken jeder wiederum zwischen ca. 1 und 20 Leuten an. Macht ca. 5-400 Infizierte. In Woche 3 sind es 10-1000. Und so weiter.
(Beispielzahlen)
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Plus Ansteckungen außerhalb des Stadions, weil wenn wir das wieder zulassen, gibt es tägliche viele ähnliche Situationen. Das werden wir dann in den Fallstatistik sehen. Dann geht der R-Wert wieder hoch.
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Und: Es gibt Berichte, dass die neue Delta-Variante so ansteckend ist, dass es wohl auch reicht im Freien aneinander vorbeizugehen und es kommt zur Ansteckung. Das wäre ein game changer. 12/x
Habe neueste Daten zur Alpha- und Delta-Mutation in die neueste Version meines Modells gesteckt, um groben Ausblick auf den Sommer und Frühherbst zu bekommen.
Herausgekommen sind 4 Szenarien mit 13 Modellrechnungen.
Vorab eine Bitte an alle Modellrechnungs-Agnostiker, die sich mit dem Hin&Her-Denken zwischen verschiedenen pos. und neg. aber eben möglichen Szenarien schwer tun: Bitte nicht weiterlesen, bitte lest etwas anderes, und insbesondere erspart uns Eure unnötigen Kommentare.
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Wichtig: Dieser Thread ist nur eine knappe Zusammenfassung des Blog Artikel. Die Ausgangswerte, Grundannahmen usw. werden dort ausführlich erklärt. Also bitte den Artikel lesen für die komplette Story! 3/x dirkpaessler.blog/2021/06/13/alp…
Ein Versuch grafisch zu erklären, wie im September noch ungeimpfte (Grund-) Schulkinder im Präsenzunterricht ohne ausreichende Schutzmaßnahmen zu "Leiterbahnen" der Virusausbreitung in der Gesellschaft werden könnten.
Thread 1/x
Die Spalten stellen 40 Bevölkerungsgruppen dar (z.B. Familien), die verschiedene Impfbereitschaften hatten. Die Altersverteilung kommt aus meinem Modell und zeigt den mögl. Impfstand von Anfang Sept. 2021 (1./2. Impfung und pot. Breakthrough-Infektionen sind eingerechnet).
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Ganz links bei "START" wird eine Infektion eingetragen, diese überträgt sich auf den schwarzen Wegen auf Personen unterschiedlicher Altersstufen, die verschieden "durchgeimpft" sind - bis sie in einem geimpfteren Bereich "stoppen" => Pinke Linien.
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Mutation B.1.617.2 (Indien) ist sehr viel ansteckender als B.1.1.7, die uns die 3. Welle beschert hat.
Hier kommen 5 Modellrechnungen, die mit den aktuell vorhandenen Daten den _möglichen_ weiteren Verlauf der Pandemie mit B.1.617.2 zeigen.
It's not pretty.
Blog / Thread 1/x
Die Ansteckung von B.1.617.2 ist so signifikant erhöht, dass das massive Auswirkungen auf unsere nächsten 2-3 Monate haben könnte, wenn sie sich bei uns ausbreitet. Aber es fehlen wieder einmal gute Daten in Deutschland. Also nehmen wir die bisher bekannten Daten aus England!
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1. Hinweis für Modellierungs-Agnostiker: Was folgt sind Berechnungsmodelle, die versuchen verschiedene theoretische Szenarien für die nächsten Monate durchzuspielen – um ein Verständnis für die Zusammenhänge der Pandemie zu bekommen.
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Ich habe das mal durchgerechnet, und komme auf folgende Zahlen: Es sind aktuell zwar 37% das erste mal geimpft, aber 60 Mio (=3/4 aller Einwohner) können sich stand heute immer noch anstecken! Anfang September sind es immer noch 30 Mio! 2/x
In meinem Blog erkläre ich ausführlich, wie diese Zahlen entstehen, bitte vor Rückfragen erst dort nachlesen. Hier im Thread kommen nur die Highlights.
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Um sich solchen Fragen zu nähern verwendet man Modellrechnungen, und das machen wir jetzt mal, basierend auf meinem Pandemie-Modell.
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Vorab ein Hinweis an alle diejenigen, die Verständnisprobleme mit Modellrechnungen haben (und da gibt es eine ganze Menge): Wir berechnen jetzt hier nicht die Zukunft, es ist nahezu sicher, dass die Zukunft nicht so aussehen wird wie einer meiner Szenarien, weil...
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Der Pandemie-Tanz am Abgrund: Was wir über den Sommer tun entscheidet wie unser Herbst wird!
Man kann das nicht oft genug sagen: Egal wie der Sommer wird, wir müssen uns drauf einstellen, dass ab etwa September die Inzidenzen wieder hochgehen werden.
Was tun?
Threat/Blog
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Die Pandemie geht nicht einfach weg.
Und zwar aus vier Gründen:
1. Im September läuft die “Saisonalität” aus, die uns im Sommer eine abgesenkte Ansteckungsrate schenkt (siehe Lexikon der Pandemie: “Saisonalität”). dirkpaessler.blog/2021/05/02/lex…
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2. Zu Schulbeginn treffen Millionen von ungeimpften U16 aufeinander (bis dahin ist keiner unter 16 wirksam geimpft), das sind ca. 20% der Bevölkerung!
3. 40-50% der Erwachsenen unter 50 wollen sich (zumindest z.Zt.) nicht impfen lassen.
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