Was bedeutet es für uns, wenn BA.2 nochmals ansteckender ist bzw. sich schneller verbreitet als BA.1?
Ausgehend von den (noch sehr dünnen!) Daten, die wir über die Verbreitung von BA.2 in Deutschland haben, habe ich das im Modell versucht nachzuvollziehen/zu erforschen.
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Zwischen-Hinweis: Was jetzt folgt ist eine spekulative, mathematisch-technische Betrachtung über die mögliche Ausbreitung von BA.2 basierend auf den **dünnen** aktuell verfügbaren Daten -- UND KEINE VORHERSAGE.
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Alle Modellagnostiker, die mit solchen was-wäre-wenn-Betrachtungen nicht gut klarkommen, scrollen jetzt bitte woanders hin. Wir machen hier Mathematik und (noch) keine Prognosen.
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Ausgangspunkt ist diese Grafik von @LenaSchimmel aus github.com/lenaschimmel/d….
Ich habe in meinem Modell eine weitere Variante eingebaut, die erstmal die gleichen Parameter wie BA.1 hat aber... 2/x
... aber keine Kreuzimmunität mit BA.1 hat, d.h. eine vorherige Infektion mit Delta/BA.1 verhindert keine Infektion mit BA.2 (und anders herum), ein neuer Serotyp. Das ist "Worst Case" Abschätzung. (Einen guten Kreuz-Schutz vor schweren Verläufen würde ich schon erwarten).
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Wenn ich nun den in der o.g. Grafik gezeigten Anteilsverlauf von BA.2 an allen Infektionen nachstellen will, dann muss ich den R-Wert von BA.2 um 15% höher machen als von BA.1 (trotz null Kreuzimmunität!).
Das sieht dann so aus: 4/x
Dem geneigten Beobachter fällt sofort auf, das BA.2 BA.1 nicht komplett ersetzen würde, und dann sogar im Anteil wieder fällt. Was ist das los?
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Das liegt daran, dass BA.2 im Modell schneller wächst als BA.1 und sich damit schneller genügend Immunität in der Bevölkerung aufbaut um die BA.2 Welle schneller zu brechen (zusammen mit Boostern und Saisonalität). 6/x
Wenn es also tatsächlich gar keine Kreuzimmunität gibt zwischen BA.1 und BA.2 (was Ansteckung betrifft) dann hätten wir praktisch 2 Wellen gleichzeitig, die wir aufeinanderstapeln.
Das würden wir alle nicht wollen. Wie gesagt, das ist eine spekulative Worst-case-Betrachtung.
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Die Hospitalisierungen passen nicht mehr zu den Inzidenzen!
Die folgende Berechnungen **könnten** ein Hinweis darauf sein, dass wir schon tief im Meldeproblem mit den Inzidenz drinstecken.
Das würde bedeuten: *Blindflug* bereits seit 2-3 Wochen.
Ein mathem. Thesen-Thread 1/x
Vorgedanke: Als nächster Schritt nach den Inzidenzen sind die Zahlen der Hospitalisierungen der zweite Messwert, mit dem wir den Verlauf der Pandemie "messen" können. Normalerweise zeigen beide zeitnahe sehr ähnliche Kurvenverläufe, aber mit zeitlich veränderlicher Quote.
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Am Übergang von Delta zu Omikron verändert sich erneut die Hospitalisierungsquote, weil Omikron weniger stark krank macht als Delta. Daher muss man die Hospitalisierungen für beide Infektionen einzeln berechnen in Modellen.
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Guter Artikel in der @SZ: "Dennoch bleibt die Frage, warum sich Omikron in D nicht so schnell ausbreitet wie in anderen europäischen Ländern. Liegt es daran, dass in D die Pandemiebekämpfung besser funktioniert? Oder wird hierzulande einfach nur nicht richtig gemessen?"
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Warum haben wir ~4 Tage Verdopplungszeit, aber DK/UK phasenweise ~2 Tage? Unsere Verhaltensänderungen wegen der Delta-Welle, egal ob freiwillig oder durch Maßnahmen verursacht, haben Omikron ausgebremst bei uns. In vielen anderen Länder lebte man "lockerer".
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Seit 17.12. basieren die meisten meiner Modellrechnungen auf 4 Tagen Verdopplungszeit, die sich jetzt als valide herausgestellt hat. Nur kommt die Welle/Wand 10-12 Tage später als erwartet, auch weil Delta noch schneller gesunken ist als modelliert. 3/x
Soeben endete unser NOWTOGO Webinar zu Omikron und Belastung des Klinik-Systems für die @DieDgina mit @ECMOKaragianni1 (@DIVI_eV), Prof. H. Dormann (ZNA @Klinikum_Fuerth), und mir (Datenanalysen zur Notaufnahme-Ampel)
Wenn wir bald nicht bremsen könnten sich nur im Q1/2022 über 21% der U20, >14% der 20-60-Jährigen und >9% der Ü60 infizieren.
1,5-mal so viel wie in der ganzen Pandemie zusammen.
Modellrechnung mit Spitzeninzidenz 2.000 ca. Mitte Februar und 11 Mio Fällen im Q1/2022
Thread 1/x
Keiner kann im Moment verlässlich abschätzen, wie hoch die Omikron-Inzidenz in Deutschland steigen wird in den nächsten Wochen. Einige Nachbarländer liegen jetzt schon über Inzidenz 1.500 pro 100k und zeigen kaum Bremsen. Also auch für uns nicht unmöglich. 2/x
Durch die Datenunsicherheiten über die Feiertage wird es erst noch 1-2 Woche brauchen, bis alle Modellparameter wieder korrekt kalibriert wären für Omikron, aber dann liegen die Fallzahlen wohl schon so hoch, dass wir sie schon nicht zuverlässig messen können.
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In Stellungnahme 6.1. des Expertenrats finden sich wenig Hinweise auf die Notwendigkeit von stärkeren Kontakteinschränkungen. Dies könnte die logische Konsequenz aus den Modellierungen des Teams um @ViolaPriesemann sein.
Vergleich mit meinem Modell (mit ähnlichen Ergebnissen) 1/x
Ich erlaube mir im Folgenden meine Amateur-Modellrechnungen vom Montag
Welche persönliche Risiken hat man in Schule/Arbeit bei Omikron-Inzidenz 1.000?
Welche Gedanken über Corona-Risiken muss man sich jetzt als Schüler und/oder Erwachsener machen, wenn man in so einem Szenario in Schule/Arbeit gehen soll?
Ein Thread/Blog-Artikel 1/x
Dieser Thread enthält nur die wichtigsten Punkte. Ich empfehle die Lektüre des Blog-Artikel mit ausführlicher Herleitung und mit Quellen-Links 2/x dirkpaessler.blog/2022/01/06/wel…
In ca. 10 Tagen werden wir in Deutschland die Inzidenz 500 erreichen, und 4-7 Tage später, so um den 20.-22.1. dann die Inzidenz 1.000. Die 2.000 kommen dann wieder 4-7 Tage später (wenn wir nicht bis dahin erheblich bremsen, siehe Modellrechnungen). 3/x