Thread by @dpaessler

Fallzahlen, Hospitalisierungen, ITS-Betten und Zahl der Verstorbenen passen nicht (mehr) zusammen.

Ein Daten-Thread (mit vielen Fragen)
#ringenumdiewahrheit
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Links oben: Weil die Positiv-Rate hochgeht und aus den Meldungen der überlasteten Gesundheitsämter und Labors wissen wir, dass wir die Anzahl der tatsächlich stattfindenden Infektionen heute mehr unterschätzen als vor 3-6 Wochen (steigende Dunkelziffer).
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Links unten: Die Anzahl der Hospitalisierungen wächst deutlich langsamer als der Modell-Erwartungswert, der seit Juni wöchentlich die korrekten Zahlen vorhergesagt hat und somit kalibriert ist. Letzte Woche "fehlten" 3.700 Patienten (-27%).
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Rechts unten: Auch auf den Intensivstationen liegen ca. 30% weniger Patienten, als das seit Juni korrekt vorhersagende Modell erwartet hat. In dieser Woche fehlen bereits 3.400 Patienten, steil steigend.
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Rechts oben: ABER: schon vor 2-3 Wochen hatten wir 20-30% mehr Todesfälle, als nach den seit Monaten passenden Modellvorhersagen zu erwarten war. Anhand des Nowcasts (danke an @icestormfr dafür) sieht man, dass das wahrscheinlich nicht besser wird.
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Also: Selbst wenn mein Modell entweder nach oben oder nach unten von der Realität abweichen würde und entweder die Zahl der Toten oder die der Patienten korrekt wäre: wie erklärt sich das *Auseinanderlaufen* dieser Zahlen?
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Wo sind die mehreren Tausend Patienten pro Woche (25-30%), die nicht im Krankenhaus und auf Intensiv ankommen? Und warum versterben 15-30% mehr als bei den Fallzahlen zu erwarten war?
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These, die mir schlüssig scheint: Durch viele Einzelentscheidungen werden auf dem Weg von zu Hause bis auf die Bahre immer wieder Infizierte aussortiert, kommen gar nichts ins Krankenhaus oder auf ITS. Oder sie werden weniger lang/intensiv versorgt. Dadurch...
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Dadurch werden Patienten schlechter versorgt. Weil das System bereits überlastet ist und sich gar nicht anders zu helfen weiß, als "umzuschlichten" (Wichtig: Keine Kritik an Kliniken!).

Und am Ende steigt die Case-Fatality-Rate: Ein größerer Prozentsatz der Patienten stirbt.
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Wir hatten in der Pandemie bisher nur einmal eine ähnliche Situation, dass die Zahlen "auseinanderliefen", das war in der 2. Welle. Und da folgte eine heftige Welle unerwartet Verstorbener.
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Bemerkenswert ist dabei, dass mein Modell im Moment das Durchschnittsalter der Patienten und Toten sogar UNTERschätzt (rechnet also mit relativ gesünderen Infizierten, untere Reihe Grafiken), müsste also folglich bessere Zahlen haben als Realität. Aber CFR steigt steil an!
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Booster-Impfungen sind in meinem Modell zu optimistisch/zu beschützend modelliert (Modell verwendet gleiche Priorisierung wie im Frühjahr), das müsste Modellzahlen auch besser machen, nicht schlechter als Realität.

Wie anders erklärt man diese Entwicklung noch?

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