Thread by @HDirkSchmitt1

1/ Probleme bei vielen logischen „Schlüssen“ sind die impliziten ungeprüften Annahmen.

Gerade beim Thema #Corona fallen wir immer gerne darauf herein, da eine „Frohe Botschaft“ gerne gesehen und der Bote mit schlechter Nachricht oft (politisch) geköpft wird.
→ #Omikron „mild“?

2/ Gerade bei #Omikron haben wir 2 implizite Annahmen die im Schluss gipfeln:
Omikron ist „mild“ weil wir weniger Intensivaufnahmen/Todesfälle sehen in Korrelation zu den Infektionen x-Tage zuvor.

Bei Wildtyp, Alpha, … , Delta war x=12 ein guter Zeitversatz. Aber auch heute?

3/ Omikron ist anscheinend deutlich anders im Verlauf.
1. Früherer Beginn der infektiösen Phase (aber auch früheres Ende)
2. Betrifft stärker obere Atemwege als zuvor.
3. Längere Hospitalisierung vor ITS beobachtet. (→ UK)
4. Zeitlich spätere Todesfälle (→ Südafrika)

4/ Diese 4 Beobachtungen geben starken Anlass die implizite Annahme „mild“ in Frage zu stellen.

Es ist Stand heute schwer zu beantworten. April '22 wissen wir es für die hiesige Population, Altersstruktur, …

Aber alle Schlüsse die auf dieser Annahme beruhen sind „quodlibet“

5/ Hinzu kommt aber noch die Altersstruktur der Infektionen. Derzeit sind in der Hauptsache Kinder und jüngere Erwachsene (<35J.) betroffen. Die vulnerablen Senioren sind (noch) besser geschützt (oder vorsichtiger).

Da aber Klein-Erna irgendwann auf Opa Fritz trifft …

6/ … wahrscheinlich nur ein temporärer Zustand.

Problem ist aber wenn die jetzigen #ITS und Todeszahlen bewertet werden die besserer „Robustheit“ der Jüngeren nicht betrachtet.

→ Seltener Hospitalisierung, #ITS und Tod als Ausgang der Infektion.

7/ Neben dem veränderten Krankheitsverlauf eine weiterer „Verführung“ den Euphemismus „ist mild“ anzunehmen.

Eine „Normierung“ der Daten auf Altersstruktur findet jedoch nicht statt.

8/ Nun wird das ganze aber gerade über die längere Hospitalisierung zu einem Problem.

Im guten Fall ist diese nur aufgrund des jüngeren Alters (längerer Kampf bis Verschlechterung).

9/ Im schlechten Fall sind dies aber weitgehend unabhängige Wirkfaktoren.

Dann verstärken sich beide Faktoren und es droht eine Überlastung von Normalstationen und nachfolgend #ITS.

War das dann unerwartet?

10/ In der Mathematik – genauer Numerik – wird gerne auch mit der Verfälschung von Ergebnissen aufgrund von Fehlern und die Abschätzung dieser Größen sich beschäftigt.

Auch das Risikomanagement kennt das Rechnen mit „Fehlern“. …

11/ … Hier wird die wahrscheinliche Schadensumme aufgrund aller möglichen Schadensereignisse multipliziert mit jeweiliger Schadenhöhe und Eintrittswahrscheinlichkeit berechnet.

12/ In der #Corona Politik rechnen viele jedoch nur mit dem „freundlichen“ Ereignis („ist mild“) und unterstellen ein Wahrscheinlichkeit von 100%.

- Die einen nennen dies erfolgreiche seriöse Politik.
- Freundliche Menschen nennen dies Politiker mit Dyskalkulie.
- …
#DontLookUp