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19 Nov, 5 tweets, 2 min read
Die Schallmauer ist bei "Mach 1" = 1200 km/h.

Corona-Schallmauer liegt auch in diesem Bereich: Eine regionale Inzidenz>1000 dürfte die Mauer sein, wo Lockdown unausweichlich wird (=> Sachsen, Oberösterreich, Salzburg => Lockdown angekündigt).

1000er-Schallmauer-Thread
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Inzidenz 1.000 bedeutet 1.000 Infektionen pro 100.000 Einwohner pro Woche.

Daraus ergeben sich 40 bis 60 Hospitalisierungen pro Woche, ca. 25 belegte ITS Betten und 9-11 Tote pro Woche. Pro 100.000 Einwohner.

Bei Inzidenz 2000 ganz einfach von allem das Doppelte.
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ABER: DE hat nur 33 ITS Betten pro Einwohner, AT 29. 2000er-Inzidenz geht also nicht.

Bayern liegt bei 628 und verdoppelt sich alle 2 Wochen, einige Regionen schon bei >1000.

Daraus leitet sich Vorhersage ab: @Markus_Soeder kündigt innerhalb 10 Tage Lockdown an.
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Quellen:
de.statista.com/statistik/date…
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PS: Im Tweet 3 ist natürlich 33 Betten pro 100.000 Einwohner gemeint, wie auch im Statista Link im Quellen-Tweet gezeigt:

de.statista.com/statistik/date…

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20 Nov
Aus Modellierer-Sicht befinden wir uns schon seit 2-3 Wochen im "Nebel", denn die realen Daten passen nicht mehr zu den Modell-Daten. Leider ist das kein gutes Zeichen: z.B. scheinen bereits ~30% mehr Covid-Patienten zu sterben als in Zeiten optimaler Versorgung
Ein Thread
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Die 3 Grafiken für Hospitalisierungen, ITS-Betten und Verstorbene zeigen die offiziellen Zahlen von RKI und DIVI (schwarz) im Vergleich zu den Zahlen, die mein Modell aus den historischen Fallzahlen und der Prognose der Fallzahlen für die nächsten 4 Wochen errechnet (blau).
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Klar zu sehen ist, dass das Modell sehr genau die historischen Patienten/Todeszahlen berechnen kann, außer bei hoher Belastung, also in Welle 2 und 3. Und eben jetzt. Die Abweichungen werden mehr und mehr. Was ist da los? Fehler im Modell?
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17 Nov
Deutschland in der Pandemie ist wie ein Auto, dass auf einem langen Abhang zwischen vielen Fussgängern ins Rollen gekommen ist.

Drei Mal hatten wir es schon geschafft zu bremsen, zuletzt im Juni. Fast bis in den Stand.

Ein Metapher-Thread
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Ab Sommer haben wir nach dem Wieder-losrollen Stück für Stück die Bremsklötze ausgebaut (endlose Maßnahmen-Lockerungen, Kontaktverfolgung und Quarantäne faktisch aufgegeben), seit dem geht's bergab.
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Auch als das Auto schon merklich immer schneller wurde (Beschleunigung auf einer schrägen Ebene ist ein exponentieller Vorgang) hat sich keiner auf die Suche nach dem Bremspedal gemacht. Mehr und mehr Fußgänger werden verletzt oder überfahren. Trotzdem bremst keiner.
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16 Nov
Meinem Modell "bei der Arbeit": Grafik zeigt alle seit Juni veröffentlichten Szenario-Verläufe und die 4-Wochen-Voraus-Vorhersage des jeweiligen Basis-Szenarios im Vergleich zum tatsächlichen Verlauf.

Bis auf 5 Wochen war Basis-Szenario "zu vorsichtig": Es kam schlimmer.

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Die "Delle" (zu hohe Vorhersage) liegt genau um den Herbstanfang herum, das ist die Zeit wo die meisten Modelle von bremsender Saisonalität auf beschleunigende Saisonalität umschalten, so auch meines, und damit ist diese Phase am schwierigsten zu modellieren.
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Eine ähnliche Situation hatten wir auch im März (Frühlingsanfang, umgekehrter Effekt), als auch viele andere Modelle zu lang im Wachstum blieben und dadurch zu schnell zu hohe Inzidenzen berechnet haben.
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15 Nov
Der 102. Drosten-Podcast titelte etwas mit “SOS”& Eisberg”. Hier kommt mein 102.-ter Corona-Blogartikel und er ist ein Blick in den Abgrund, selbst wenn die Politik bei der Konferenz der MP am Donnerstag mit einem sofortigen Lockdown eine 180°-Wende vollziehen würde.
Thread
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Teil 1: Ausblick auf die nächsten 2-3 Wochen (hohe Sicherheit)
Die folgenden drei Graphen zeigen die weiteren Verläufe der Hospitalisierungen, der ITS-Belegung und der Todesfälle, die sich direkt aus dem Verlauf der Fallzahlen ergeben.
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Aus vier Gründen sind die gezeigten Verläufe bis in den Dezember hinein praktisch nicht mehr vermeidbar, sie sind “eingelockt”. Damit gehe ich von einer hohen Wahrscheinlichkeit aus, dass diese schwarzen, gestrichelten Kurven so kommen werden:
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13 Nov
Dass DIVI zur Zeit pro Tag nur 50-80 statt >200 zusätzliche COVID-ITS-Betten meldet, sollte uns allen Sorgen machen.

DIVI-Zahlen gehen (erstmals!) entgegengesetzt zu den zu erwartenden Zahlen. Sieht so der sich ankündigende Zusammenbruch des ITS-Systems aus?

Mathe-Thread
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Die Quote sinkt viel schneller als jemals zuvor. Mit der Impfung lag der Ausgangswert in dieser Welle bereits niedriger, aber welche starke Wirkung sollte das sein, die die Quote jetzt so abstürzen lässt? Zumal der Nenner eine 3-Wochen-Summe ist, also eher langsam reagiert.
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Vorgänge, die diese Quote **hoch** treiben würden, wären eine erhöhte Dunkelziffer (haben wir, siehe gigantische Positivraten, gemeldet von @ALMevTeam ), sinkende Impfwirkung (haben wir) oder längere Liegezeiten (haben wir, zumindest wahrscheinlich, gibt kaum Daten dazu).
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Read 11 tweets
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12 Nov
ITS-Betten-Mathematik: 0,65% der 20-Tage Fallzahlen-Summe liegt auf ITS. Am 11.11. war 20-Tage Summe ca. 473.000 Fälle. Heute kommen (grün) 47.927 dazu und (rot) 12.420 fallen weg. Damit ergibt sich Anstieg ITS Betten um ~280.

Jeder weitere große Turm macht es ähnlich schlimmer.
Verlauf der "ITS-Betten pro 20-Tage-Inzidenz" Quote seit Pandemie-Beginn. Wir liegen aktuell bei ca. 0,65%. Die leicht sinkenden Tendenz reicht niemals um das exponentielle Fallwachstum auszugleichen. Quote könnte mit Nachlassen der Impfung und steigen der Dunkelziffer steigen.
PS: Wahrscheinlich sinkt diese Quote jetzt auch bereits durch Triage-Entscheidungen. Das werden kritische Patienten erst gar nicht mehr auf ITS gebracht, sondern direkt auf die Palliativ-Station. Dann können wir das nur noch mit der Zahl der Verstorbenen messen.
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