Mein Eindruck (!), den ich bisher nur mit ersten Signalen unterstreichen aber nicht beweisen kann, ist, dass sich so viele Verhaltensänderungen ergeben haben quer durch die Republik („hmmm, also wenn die den Weihnachtsmarkt absagen, dann scheint da ja was dran zu sein“), ...
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... dass mit Hilfe der ersten Massnahmen in den eskalierenden Regionen (z. B. Bayern) ein Bremsen entsteht und sich ein R-Wert um R=1 ergibt. Deswegen habe ich am Sonntag in meine Modellrechnungen das Szenario „Bürger-Lockdownchen“ aufgenommen. 2/x
Die Bremswerte, die ich im Modell anwenden muss, um diese Woche bei 400.000 Fällen zu bleiben sind zumindest nicht völlig unplausibel. In diesem Fall würden lt. Modell die Boosterwirkungen den R-Wert im Dezember langsam unter 1 schieben.
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Aber es würde sehr lange brauchen um auf diesem Weg von dem hohen Infektionsstand runter zu kommen (Feb/März?). Sicher zu lange für ITS Belastung. Außerdem hatten wir letztes Jahr nochmal eine Beschleunigung ab Mitte Dezember, das könnte uns auch noch blühen.
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Indiz: Stärke des Bremseffekts ist auf breiter Front nicht von Inzidenz im LK abhängig (was man erwarten würde, wenn Überlastung Meldesystem der Grund wäre) 8/x
Auch wenn das hier schonmal ein bisschen nach guten Nachrichten klingt: Das reicht hinten und vorne nicht. Auf diesem Weg dauert es bis Februar bis die Zahlen gesunken sind.
!Wir haben überall rote Alarm-Lampen an! 9/x
ABER: Wenn wir maßgeblich durch Verhaltensänderungen der Bürger jetzt schon am Kipppunkt angekommen sind, dann würden beherzte zusätzliche Maßnahmen eine starke Wirkung zeigen und die Zahlen schnell sinken! Das sollten wir auch wegen Omikron anstreben.
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Wenn wir in nächsten Wochen die Berichte über Omikron hören.... Auf welche Erkenntnisse müssen wir besonders schauen, und ab welchen Grenzwerten wird es evtl. schwierig für uns?
Ich habe hier eine grobe (!) Modellrechnungs-Skizze gemacht, um mich dem Thema zu nähern.
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Zuallererst müssen wir feststellen, dass wir JETZT noch nicht wissen, wieviel Absenkung der Impfwirkung und wie viel mehr oder weniger Ansteckungsrate (R0) Omikron hat. Es gibt diverse Berichte, die nicht gut klingen, aber ob die fundiert sind, wissen wir noch nicht.
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Aber wir können ausgehend von unserer aktuellen Delta-Welle hypothetisch eine Virus-Variante für Deutschland durchrechnen, die mehr oder weniger Ansteckungsrate hat und/oder die Wirkung der Impfungen herabsetzen kann.
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Impfen wirkt! Wie viele Fälle hätten wir in dieser Woche, wenn plötzlich ab heute bei allen Geimpften die Impfwirkung komplett verschwinden würde?
Letzte Woche: ca. 400.000 Fälle
Nächste Woche ohne Impfung: über 1 Million? 😮
Ein Mathe-Thread zum Mitdenken 1/x
Wir nehmen folgende Ausgangsdaten:
Fälle in der KW 22.11.: 400.000 (Quelle @risklayer)
7-Tage-R-Wert: 1,1 (aus @risklayer Fallzahlen)
Impfrate 2. Impfung: 68% (Impfdashboard)
Schutzwirkung der Impfungen: 50% (mein Modell)
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Wir wissen, dass sich der aktuelle Gesamt R-Wert von 1,1 zu 68% aus den Geimpften speist, die aber zu 50% geschützt sind, und zu 32% aus Ungeimpften, die zu 100% ansteckbar sind. Mit der o.g. Herleitung können wir einen R-Wert berechnen, der ohne Impfungen stattfinden würde.
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Update Pandemie Modellrechnungen:
Wir können alle jede wenigstens etwas positivere Nachricht gebrauchen, die wir bekommen können, nach den Nachrichten der letzten Tage.
Also: Die aktuellen Entwicklungen lassen die Modellrechnung ein ganz bisschen besser aussehen!
Thread 1/x
Deswegen kommt doch früher als gedacht ein Modellrechnungs-Update. Wer das lieber als leicht lesbaren Blog-Artikel lesen will, folgt bitte diesem Link: 2/x dirkpaessler.blog/2021/11/28/upd…
Aus zwei Gründen sind die Aussichten zumindest ein bisschen besser geworden: 1. Mit den neuesten Alters-Gruppen-Inzidenzen vom RKI vom Donnerstag konnte ich das Modell bei der Berechnung insbesondere der älteren Menschen genauer machen und...
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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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@zdf berichtet über die Modellrechnungen von Prof. Kristan Schneider. Sogar richtig mit Zahlen und so, also eine gute Chance meine Amateur-Modellergebnisse mit einem Profi-Modell zu vergleichen.
Kurzfassung: Die Modellergebnisse sind beeindruckend ähnlich. 😎
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Die Grafik zeigt die Überlagerung unserer beider Kurven. Die Peaks liegen bei Schneider 1-2 Wochen später als bei mir, die maximalen Höhen der beiden Extremfälle ("nix tun" und "Lockdown") liegen sehr ähnlich.
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Für die nächsten Wochen ist Schneider's Modell bei Szenarien mit Bremsung etwas pessimistischer als meins (steilere Kurven) und meine Lockdowns sind "stärker" als bei Schneider (sinken schneller und sind kürzer). Alles im Rahmen der vielen Modell-Unsicherheiten.
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Modellrechnung: Was passiert mit bzw. ohne Lockdown? Und danach?
Ein Blick in die nähere Zukunft anhand von Modell-Szenarien mit und ohne Lockdown.
Spoiler: Nicht gut. Gar nicht.
Blogartikel und Thread 1/x
Hier im Thread kommen nur ein paar Highlights, viel ausführlicher und als wohlformatierter Blogartikel hier zum Lesen (besser als bei Twitter): 2/x dirkpaessler.blog/2021/11/23/mod…
Es könnte sein, dass das hier für einige Zeit der letzte Blogpost mit Modellrechnungen sein wird. Zum Einen, weil unsere Datenqualität gerade komplett am abka**en ist (viele sind überfordert: Teststationen, Labors, Meldewesen, Kliniken)...
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