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21 Jul, 6 tweets, 2 min read
Suche noch nach Indizien, aus denen sich der unerwartete Bruch in Fallzahlen vs. Hospitalsierungszahlen (und am Ende der ITS-Belegung und den Sterbezahlen) seit Mai erklären/deuten lassen. Hier Vergleich "stationären Covid Aufnahmen" der @DieDgina Corona Notaufnahme Ampel...
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...mit den wöchentlichen RKI-Hospitalisierungszahlen und den Fallzahlen. Die Ampel deckt zwar nur ca. 12% der Bevölkerung ab, hat aber bisher den Verlauf der gesamtdeutschen Zahlen gut wieder gespiegelt (rechte y-Achse!). Seit Ende Mai laufen die aber deutlich auseinander.
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Wobei die Zahlen der @DieDgina-Notfallampel sehr zeitnah erfasst werden (i.d.R. am nächsten Werktag), sodass diese Daten wahrscheinlich "schneller" sind, als die Daten vom RKI. Das liefert auch erst seit Montag neu je eine tägliche Hosp.-Zahl, aktuell >200 Patienten pro Tag.
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Die graue Linie (Fallzahlen) und orange Linie (Hospitalisierungen) liegen Ende Juni auch wieder übereinander, nachdem in der 3. Welle die Hospitalisierungen niedriger waren.

Auch wenn Delta kränker macht, diese Zahlen passen nicht zusammen. Welche Zahlenreihe ist falsch?
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Das ist entscheidende Frage, denn Quotient aus Hospitalisierungen (und entsprechend ITS-Zugängen und Toten) geteilt durch Fallzahl entscheidet darüber, welche Fallzahl wir zulassen werden können, und ab wann ein Lockdown o.ä. nötig wird, um Kliniken vor Overload zu schützen.
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In meinem letzten Blog-Artikel habe ich dafür verschiedene Szenarien mit meinem Modell durchgerechnet:
dirkpaessler.blog/2021/07/18/ver…

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12 Jul
Müssen wir uns evtl. mit dem Gedanken anfreunden, dass die Rate der schweren Verläufe und Verstorbenen pro Fall bei einer Delta-Infektion deutlich höher ist als mit Alpha?
Ich meine 2-4 mal so hoch? Was einen Großteil der statist. Impfwirkung zunichte machen würde?
THREAD
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Von vorne: Mir war aufgefallen, dass mein Modell in den letzten Wochen die ITS-Belegung und die Sterbezahlen immer mehr untertrieben hat, d.h. zu gute Werte berechnet hat. DIVI meldete viel mehr Fälle als mein Modell.
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Der Unterschied wurde immer größer je größer der Delta-Anteil an den Infektionen wurde. Erst als ich die mit-delta-infizierten ITS-Patienten mit einer um den Faktor 4 höheren ITS-Quote berechnet habe (also 4x der Quote von Alpha), passten die Zahlen zueinander.
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11 Jul
Ein kleiner Rückblick auf neun Versionen Pandemie-Modell: Bringen Modelle Erkenntnisgewinn?

Im Rückblick auf die letzten 4 Monate habe ich die Inzidenzverläufe von 9 Modellversionen mit dem tatsächlichen Verlauf verglichen.

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dirkpaessler.blog/2021/07/11/ruc…
Seit März entwickle ich ein Berechnungsmodell, das versucht, den weiteren Verlauf der Corona-Pandemie für einige Wochen in die Zukunft abzuschätzen und das inzwischen in Version 11 vorliegt.
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Die Quelldateien des sich ständig verändernden Berechnungsmodells stelle ich als Google Sheet hier in diesem Blog zur Einsicht zur Verfügung.
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Read 14 tweets
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5 Jul
Das RKI hat Modellrechnungen für die Delta-Welle veröffentlicht, die zu bemerkenswert ähnlichen Ergebnissen wie meine Amateur-Modellrechnungen vom Wochenende kommen.

Key Learning: Wir müssen mehr Leute dazu bringen sich impfen zu lassen!!!

Kurzer Vergleichs-Thread

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Im Basisszenario rechnet RKI mit 90% Impfquote bei den ≥60-Jährigen, 65% Impfquote bei den 12–59-Jährigen, Dominanz der Delta-Variante und Verhaltensänderung bei steigender ITS-Auslastung. Ergebnis: maximale Inzidenz von ca. 400 und maximale ITS-Auslastung von ca. 6.000.
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Das entspricht fast exakt allen Eingangsparametern meines Szenario A (leider das "aggressivsten" Szenario), das als höchste Inzidenz 340 und einen Bedarf von 11.000 ITS Betten berechnet, allerdings tritt diese Spitze bei mir 2 Monate früher ein als beim RKI.
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Read 13 tweets
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4 Jul
In einem neuen Blog-Artikel nähere ich mich mit Modellrechnungen der Beantwortung von 7 wichtigen Fragen zur Delta-Welle.

Ausführlich im Blog-Artikel dirkpaessler.blog/2021/07/04/8-f…, hier im Thread nur einige Auszüge
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Unser Problem: Datenbasis zu Delta sehr schlecht im Moment. Es bleibt m.E. vorerst noch für mind. 1-3 Wochen unklar, was aktueller Stand von Ausbreitung und Ausbreitungsgeschwindigkeit ist - das wäre aber die Voraussetzung, um das zuverlässig weiter zu schreiben.
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Sechs Szenarien mit leicht unterschiedlichen Delta-R0 und Lockerungsstrategien zeigen, dass noch fast alles möglich ist, inklusive ein Ausbleiben der Welle, wenn wir uns entscheiden würden, gegen den Anstieg was zu machen. Es wäre gar nicht mal so viel nötig!
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Read 17 tweets
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4 Jul
Ist uns allen klar, dass wir den Gewinn an Schutz durch die Impfung von 80-90% zum Teil wieder zunichte machen, weil wir Geimpften viele Freiheiten einräumen bzw. weil sich Geimpfte wieder viele Dinge erlauben, die ihr persönliches Risiko wieder hochtreiben?
Hier die Case-Fatality-Rate verschiedener Länder, inklusive derer, die die höchsten Impfraten haben:

Die Wahrscheinlichkeit an einer Infektion zu sterben hat sich im Jahresverlauf durch das Impfen nicht fundamental verändert.
In UK ist in Delta-Welle die Hospitalisierungsrate wieder hoch gegangen von 0,5% auf 1% der Fälle. Hier vereinfacht dargestellt mit 2 Grafiken, die ich von @BristOliver
geklaut habe. Würden die Impfungen eine erheblich Wirkung auf diese Rate haben, müsste man das m.E. hier sehen
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29 Jun
Wenn im Spätsommer oder Herbst mit Delta die 4. Welle durch Deutschland läuft wird vieles anders sein als in Welle 2 und 3. Und zwar in 4 Bereichen:

1.Mehr Dynamik
2.Weniger Tote/Intensivpatienten
3.Massive Ausfälle durch Quarantänewellen
4.Noch spätere Gegenmaßnahmen

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Im Folgenden werde ich einfach mal laut denken und ein mögliches Szenario für den Herbst zu beschreiben, um dann zu erklären, was wir tun könnten um dieses zu vermeiden oder zumindest massiv zu zähmen.

Fangen wir mit den Basisfakten an:
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A: Delta breitet sich mit einem R0 von ~6 viel dynamischer aus als Alpha. Sowas kennen wir hier noch nicht. Nicht einmal Impfweltmeister Israel ist gegen ein Ansteigen gefeit. Wenn es losgeht, geht es schnell.
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