Bayern ist das erste Bundesland, das mit Zahlen unterlegte Regeln zur „Corona-Warnampel“ eingeführt hat. Ein paar konkrete Überlegungen dazu im 🧵
Vorsicht:
1. Kann Spuren von Mathematik enthalten
2. SEHR lange
3. An der Grenze zum Irrsinn.
Vorsicht:
1. Kann Spuren von Mathematik enthalten
2. SEHR lange
3. An der Grenze zum Irrsinn.
2/N
RT, Kommentare, Anregungen, Diskussionen etc. immer willkommen!
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3/N
Die erste Warnstufe (Gelb) beruht auf dem sogenannten Hospitalisierungsinzidenz. Diese berechnet sich aus der Anzahl der COVID19-Patienten, die in den letzten 7 Tagen in ein Krankenhaus aufgenommen wurden, geteilt durch 100.000 Einwohner.
Die erste Warnstufe (Gelb) beruht auf dem sogenannten Hospitalisierungsinzidenz. Diese berechnet sich aus der Anzahl der COVID19-Patienten, die in den letzten 7 Tagen in ein Krankenhaus aufgenommen wurden, geteilt durch 100.000 Einwohner.
4/N
Das heißt wiederum für Bayern mit 13 Millionen Einwohnern (=130 x 100.000): 1200 Neuaufnahmen geteilt durch 130 ergibt als kritischen Wert der Hospitalisierungsinzidenz 9.2
Das heißt wiederum für Bayern mit 13 Millionen Einwohnern (=130 x 100.000): 1200 Neuaufnahmen geteilt durch 130 ergibt als kritischen Wert der Hospitalisierungsinzidenz 9.2
5/N
Hier der Graph (bundesweit;)
Kritisch wären hier beim Umlegen auf ganz Deutschland ca. 7600 Neuaufnahmen in den vergangenen 7 Tage (Bevölkerungsverhältnis BY/DE~1:6.4)
Hier der Graph (bundesweit;)
Kritisch wären hier beim Umlegen auf ganz Deutschland ca. 7600 Neuaufnahmen in den vergangenen 7 Tage (Bevölkerungsverhältnis BY/DE~1:6.4)
6/N
Auffällig ist nun der grau abfallende Bereich im rechten Teil. Er geht 14 Tage zurück.
Dieser suggeriert ein Abfallen des Markers, was aber leider nicht der Fall ist!
Auffällig ist nun der grau abfallende Bereich im rechten Teil. Er geht 14 Tage zurück.
Dieser suggeriert ein Abfallen des Markers, was aber leider nicht der Fall ist!
7/N DENN: Dieser Bereich unterliegt Nachmeldungen. Diese Unsicherheit wurde schon von den Datenjournalisten @c_endt und @gereonas ind @zeitonline und @tazgezwitscher publiziert:
Danke für die hervorragende Arbeit!
https://twitter.com/c_endt/status/1436590441563049985?s=20
https://twitter.com/gereonas/status/1436277146683645954?s=20
Danke für die hervorragende Arbeit!
8/N Im Grunde genommen liegt dieser Idee ein guter Ansatz zugrunde: Eine Hospitalisierung ist ein C19-Verlauf, der ins Krankenhaus führt, und zwar einer von vielen Verläufen.
9/N ALLE werden nun mit dem Datum erfasst, das den Beginn der Krankheit beschreibt (i.d.R. ein positiver PCR-Test)
Dadurch kommt es zu Rückmeldungen, die die Krankheitsanfänge von vor 2 Wochen betreffen.
Dadurch kommt es zu Rückmeldungen, die die Krankheitsanfänge von vor 2 Wochen betreffen.
10/N Das hat nämlich den großen Vorteil, dass man direkt ermitteln kann, welcher Anteil der Verläufe ins KH führt – und das ermittele ich jetzt mit Hilfe der Daten der RKI-Seiten (mangels Scraping-Wissen manuell abgetippt 🙄)
11/N Ich wähle für mein Zeitfenster den Anstieg der Fall- und KH-Inzidenzen vom 9.7. bis 29.8.
Mathematik-Nichtliebhaber müssen nun ganz tapfer sein, denn die y-Achse im oberen Graphen ist im logarithmischen Maßstab und geht von 0.1 bis 100.
Mathematik-Nichtliebhaber müssen nun ganz tapfer sein, denn die y-Achse im oberen Graphen ist im logarithmischen Maßstab und geht von 0.1 bis 100.
12/N Das hat nämlich den großen Vorteil, dass man einen exponentiellen Anstieg in eine Gerade überführt – und das trifft hier für beide Inzidenzen sehr gut zu. (Beweis durch angestrengtes Hingucken)
13/N Im logarithmischen Maßstab laufen beide Größen auch gut parallel, die Steigung entspricht einer Verdoppelungszeit von ca. 14 Tagen.
14/N Paralleler Verlauf heißt hier: Ein konstantes Verhältnis beider Größen über der Zeit, und das sieht man im unteren Bild. Die rote Linie ist der Quotient der KH-Inzidenz und der Fallinzidenz.
15/N
Dieser Wert liegt sehr gut zwischen 4% und 5% - das heißt wiederum anschaulich, dass ca. 4.5% aller erfassten Fälle auch hospitalisiert werden.
Dieser Wert liegt sehr gut zwischen 4% und 5% - das heißt wiederum anschaulich, dass ca. 4.5% aller erfassten Fälle auch hospitalisiert werden.
16/N Umgekehrt bedeutet das, dass ich bei gleichbleibender Hospitalisierungsrate die KH-Inzidenz aus der 7-Tage Inzidenz direkt berechnen kann. Multiplikation mit 4.5% heißt Division durch 22 (oder 20, dann geht es überschlagsmäßig besser im Kopf)
17/N Was folgt daraus für unseren bayerischen Schwellenwert von 9.1? Es heißt, dass ich eine 7-Tage-Inzidenz von sage und schreibe 200 (!!!!) haben muss, um diesen Wert zu erreichen.
😳🥴🙈
😳🥴🙈
18/N Schaue ich allerdings nur auf den KH-Marker, dann muss ich aber zwei Wochen warten, bis ich tatsächlich die 9.1 sehe – bis dahin liefe die Inzidenz (bei gleichbleibendem Trend) auf 400 (!!!!!) hoch.
19/N Es wird aber noch unglaublicher.
Schauen wir uns die Verläufe der gesamten ITS-Belegung (hier geteilt durch 100) und die 7-Tage Inzidenz an, um die Stufe Rot abzuschätzen:
Schauen wir uns die Verläufe der gesamten ITS-Belegung (hier geteilt durch 100) und die 7-Tage Inzidenz an, um die Stufe Rot abzuschätzen:
20/N Auch diese Größen laufen (in etwa) parallel. D.h. auch die Anzahl der ITS-Patienten verdoppelt sich ca. alle 14 Tage (hier aktuell etwas langsamer)
21/N Nun hatten wir Ende August eine 7-Tage-Inzidenz von ca. 80 in ganz Deutschland und Bayern (der Trend hatte sich abgeschwächt) -ABER:
Wenn er angehalten hätte, dann wäre in 1.5 Verdoppelungszyklen (ca. 20 Tage):
Wenn er angehalten hätte, dann wäre in 1.5 Verdoppelungszyklen (ca. 20 Tage):
22/N
die Inzidenz auf ca. 200;
die KH-Inzidenz wäre auf 9.1 ohne dass man es gemerkt hätte;
und gleichzeitig wäre die Anzahl der ITS-Patienten bundesweit von 1000 auf 3000 hochgegangen
die Inzidenz auf ca. 200;
die KH-Inzidenz wäre auf 9.1 ohne dass man es gemerkt hätte;
und gleichzeitig wäre die Anzahl der ITS-Patienten bundesweit von 1000 auf 3000 hochgegangen
23/N
Schauen wir nochmal auf die Ampel:
600 IST-Patienten in Bayern entsprechen ca. 3800 ITS-Patienten bundesweit.
Schauen wir nochmal auf die Ampel:
600 IST-Patienten in Bayern entsprechen ca. 3800 ITS-Patienten bundesweit.
24/N
D.h. hier wird die Ampel langsam rot, lange bevor man eine Chance hat, das gelbe Licht zu sehen.
D.h. hier wird die Ampel langsam rot, lange bevor man eine Chance hat, das gelbe Licht zu sehen.
25/N Das bedeutet auch, dass man nicht „mild“ gegensteuert, sondern alles laufen lässt bis die Intensivstationen voll sind.
Verrückt, wie man solche Regelungen aushecken kann. Intransparent, konfus und einfach handwerklich mangelhaft.
Verrückt, wie man solche Regelungen aushecken kann. Intransparent, konfus und einfach handwerklich mangelhaft.
26/26 Und mal wieder Danke fürs Lesen und Ende.
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