Bei #wettendass waren alle "Geimpft, genesen oder PCR getestet." (wohlgemerkt ODER, nicht UND).

Kann man ausrechnen, wieviele Ansteckungen es dabei gegeben haben könnte? Welches Risiko sind die Anwesenden eingegangen?

Thread
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Schritt 1: 32% der Menschen in Deutschland sind nicht geimpft. Die Genesenen können wir praktisch weglassen, so wenige sind das.
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Schritt 2: Die Inzidenz der Geimpften und Ungeimpften holen wir uns beim LGL Bayern: 60 und 537. Bei unserer gigantischen Positivrate von >12% nehmen wir noch vorsichtig einen Dunkelziffer von 3x an.
lgl.bayern.de/gesundheit/inf…
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Damit können wir ausrechnen, dass statistisch 3,7 infizierte Geimpfte und 3,9 infizierte Ungeimpfte in der Halle waren, mit der Annahme, dass 25% der infizierten Ungeimpften von PCR nicht gefunden wurden bzw. sie erst nach dem Test infektiös wurden.
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In der Halle saßen alle für viele Stunden ohne Maske, ohne Abstand, es wurde gerufen, usw. Vereinfachend verwenden wir jetzt die Attack-Rate von Delta in einem Haushalt. 25% für Geimpfte und 43% für Ungeimpfte.

Quelle: cidrap.umn.edu/news-perspecti…).
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Dann ergibt sich, dass es gestern abend statistisch zu ca. 2,5 Ansteckungen gekommen ist. Das ist eine grobe Abschätzung "nach unten".

Wenn ein Superspreader im Raum war, dann auch (viel) mehr.

Oder habe ich mich irgendwo verrechnet?
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Wenn man das individuelle Risiko anschaut, war für die Teilnehmer wahrscheinlich eine Anreise mit der U-Bahn gefährlicher als die Teilnahme. Bei 3.000 Leuten ist das Gesamtrisiko aber durchaus bedenkenswert. Es gibt immer diese beiden Sichtweisen...
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8 Nov
Mein Thread mit den Modellrechnungen für die nächsten 6 Wochen hat eine Menge Aufmerksamkeit bekommen.

Zur Validierung meiner Ergebnisse hier ein Peer-Data Thread, der zeigt, dass Andere mit ganz anderen Methoden ganz ähnliche Werte erzeugen.
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Die Grafik zeigt, dass es bei den nachfolgenden Modellen eine hohes Maß an Übereinstimmung gibt für eine ITS-Belegung über 6.000 Anfang Dezember. Der grüne Balken geht von einem Bremsen bei 400 aus, der gelbe Balken ist der Wert für 1 Woche vorher.
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@ECMOKaragianni1, Wissenschaftlicher Leiter #DIVI Intensivregister, rechnet Anfang Januar mit 6.000 ITS-Patienten, wenn Inzidenz bei 400 stoppt (?). Das entspricht meinem Szenario H ("Ein Wunder geschieht") und ich komme auf 9.000 Betten, Peak an Xmas.
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7 Nov
Meine aktuellen Modellrechnungen sehen wirklich schlecht aus. Wir haben so lange mit Reaktionen gezögert, dass jetzt auch ein schnelles und entschiedenes Handeln eine zeitnah eintretende Überlastung des Intensiv-Systems in 1-3 Wochen nicht mehr verhindern kann.
Thread/Blog
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Kurzfassung für Eilige
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Der übliche Modellierer-Hinweis für Modellagnostiker.
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Read 38 tweets
4 Nov
Rant: Warum müssen ich (und viele andere) unsere Freizeit damit verbringen, Pandemie-Datensammlungen und -Modelle zu pflegen?

Ein Rant-Thread
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Der folgende Thread basiert auf meinem Vortrag anlässlich des “Global Summit to End Pandemics” des World Health Networks am 4.11.2021.
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Ich sehe in Deutschland eine grundsätzliche Kluft zwischen Wissenschaft und Politik. Diese ist meistens verbunden mit einem weitgehenden Mangel an Verständnis selbst für die simpelsten Grundlagen des exponentiellen Wachstums und für wissenschaftliches Denken.
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Read 29 tweets
2 Nov
Sehr langsam kommt die Situation, die sich da bis Ende November zusammenbrauen könnte, in den größeren Medien an. Hier ein guter Artikel in der SZ.
Ein Zitate-Thread
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"Als wären die Dinge vorbei. Die Politiker schließen einen Lockdown aus. Das tue ich als Wissenschaftler und Arzt nicht," sagt der Covid-19-Experte Clemens Wendtner, dessen Intensivstation in der München-Klinik Schwabing bereits wieder mit Covid-19-Patienten gefüllt ist.
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Wendtner sagt: "Die fast 6000 Covid-19-Patienten, die Anfang des Jahres auf Deutschlands Intensivstationen versorgt wurden, würden wir heute gar nicht mehr schaffen."
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1 Nov
Modellupdate 1.11.2021: Was wäre die Wirkung einer Notbremse in einer der nächsten 4 Wochen?

Für dieses Modellupdate habe ich 4 Szenarien gerechnet die jeweils in den nächsten 4 Wochen eine drastische Notbremse ziehen, weil die Anzahl der ITS-Patienten zu hoch wird.

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Für dieses Modellupdate habe ich 4 Szenarien gerechnet und in eine Grafik eingezeichnet. Die Szenarien gehen davon aus, dass am 8.11., 15.11, 22.11, oder 29.11. eine drastische Notbremse gezogen wird (R-Wert Absenkung um 25%), weil die Anzahl der ITS-Patienten zu hoch wird.
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Eine Notbremse am nächsten Montag 8.11. würde ab dem 15.11. anfangen auf die Inzidenz zu wirken und wir würden im Dezember in der Spitze ca. 5.000 ITS-Betten benötigen (lila Linien).
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31 Oct
Reicht “2G – Lockdown der Ungeimpften” aus, um das Wachstum zu brechen?

Dazu möchte ich einige Überlegungen/Daten zur Diskussion stellen.

Spoiler: Ob 2G ausreicht ist m.E. alles andere als klar.

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In meinem Modell verteilen sich die wöchentlichen Fallzahlen auf Geimpfte und Ungeimpfte wie folgt.
In der KW 25.10.2021 kommen wir im Modell auf ca. 135.000 Neuinfektionen, davon sind etwa 95.000 Ungeimpfte.
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Um das Wachstum theoretisch stoppen zu können, also um in der KW des 1.11.2021 auf ein Nullwachstum zu kommen, müßten wir 50.000 (also 1/4) der beim aktuellen Wachstum für nächste Woche anstehenden 200.000 Infektionen vermeiden. Das ist sehr viel.
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