Aus den #DeltaVariante Daten vom RKI von gestern könnte man herauslesen, dass es zu keiner Eskalation mit Delta kommt, denn die absoluten Zahlen steigen nicht so schnell wie befürchtet.

Aber... Was ist mit der Wirkung der Lockerungen?

Thread
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Die stabileren Zahlen, die das RKI uns aktuell liefert gehen nur bis KW 20 (17.5.), das ist ein Monat her. Diese Fälle haben sich nochmal eine Woche vorher angesteckt, also KW19. Da hatte die Notbremse gerade mal angefangen zu wirken.
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Wenn wir annehmen, dass es zu keinen Lockerungen kommt, und damit der R für B.1.1.7/Alpha jede Woche um 2% sinkt (Impfung) und der R-Wert Abstand zu Delta konstant ist, könnte der weitere Verlauf bis August so aussehen. Prima!
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Aber: Seit Ende Mai lockert sich Deutschland an vielen Stellen, die Wirkung auf die Inzidenzen werden wohl erst in der nächsten Woche sichtbar werden. Und je mehr wir lockern, umso höher ist die Gefahr, dass wir den R-Wert für Delta wieder über 1 bringen.
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Ich habe das im Modell für 4 maximale Lockerungs-R berechnet: 1,3 dürfte dem Oktober 2020 entsprechen, jedes 0,1 mehr = weitere Lockerungen, Maskenpflicht-Entfall, Präsenz-Unterricht, usw.

Und siehe da, wir könnten auch um August wieder bei Inzidenz 50/100 liegen.

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Meine Einschätzung: niemand in dieser Republik weiß aktuell, auf welchem der 4 Grafiken wir uns befinden. Dazu sind die Zahlen, die wir haben, einfach zu inkonsistent.
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Umso waghalsiger scheint es mir, jetzt in **so schnellem Takt** so ** viele Lockerungen** auszusprechen, ohne nach jedem Schritt nach 2-3 Wochen zu schauen, ob wir unser Blatt nicht doch überreizen.
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PS: Die o.g. R-Werte entsprechen dem R-Wert der sich beim Wildtyp (bis Herbst 2020) ergeben hätte aus unserem Verhalten.

Genauere Beschreibung des Berechungs-Modells hier:
dirkpaessler.blog/2021/06/13/cor…

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13 Jun
Wie geht's weiter?

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.

Thread&Blog
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dirkpaessler.blog/2021/06/13/alp…
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!
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dirkpaessler.blog/2021/06/13/alp…
Read 36 tweets
11 Jun
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?
Thread 1/x
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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Read 13 tweets
31 May
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
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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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24 May
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
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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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Read 18 tweets
19 May
Häufigste Frage zu meinen Modellrechnungen: “Bis Juli sind alle geimpft, warum errechnet Dein Modell trotzdem noch so viele Neuinfektionen?”.

Die Antwort ist: Weil sich noch viele Millionen Menschen anstecken können, auch im Herbst noch!

Ein THREAD
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dirkpaessler.blog/2021/05/19/wie…
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!
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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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16 May
Die “indische Mutation” könnte auch bei uns Probleme machen. Das wird insbesondere davon abhängen, wieviel ansteckender B.1.617.2 ist.

Aber… Sind +10% schlimm, oder +30%? Oder erst +50% mehr?

Eine Modellrechnung muss her!

THREAD 1/x

dirkpaessler.blog/2021/05/16/mod…
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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