Die letzte und diese Woche sind für das Modellieren der nächsten Wochen entscheidend wichtig. Dabei gibt es 3 Probleme: 2/x
Hinweis für Modellagnostilker: Was folgt sind Modell-Szenarien, die so kommen könnten, aber nicht müssen. Hier wird versucht mit Mathematik und Datenanalyse ein mehr-als-Raten-Blick in die Zukunft zu entwickeln.
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Wer mit diesen sehr unterschiedlichen und unsicheren Szenarien für die Zukunft nicht gut zurecht kommt, der sucht sich bitte etwas anderes zu lesen.
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Die folgende Modellbetrachtung basiert auf mehreren Arbeitsschritten: Zuerst brauchen wir mehrere modellierten Inzidenz/Fallzahlen-Verläufe. Dann müssen wir unsere Berechnung der Belastung der Kliniken kalibrieren mit den bisher verfügbaren Daten.
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Daraus ergeben sich dann verschiedene Modellierungen für die Belastung der Kliniken und Intensivstationen.
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Weiterer Verlauf der Fallzahlen 7/x
Nun kommt noch BA.1 Welle hinzu und Verlauf der Inzidenz sähe irgendwie so aus oder so ähnlich (Bitte immer im Hinterkopf halten: Wir können schon in dieser Woche die Fallzahlen nicht mehr richtig zählen, die hier gezeigten Inzidenzen wird das RKI so niemals melden): 8/x
Die obere Grafik ist Darstellung auf der Log-Skala, damit man den Ablauf der Wellen besser sehen kann. Die untere Darstellung zeigt die Gesamtinzidenz und wie sich diese aus den Varianten zusammensetzt. Damit haben für die weiteren Überlegungen unser “zentrales Szenario”.
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Hier habe ich die Hospitalisierungsdaten vom RKI und von meinem Modell nochmals nach Alter aufgeschlüsselt und da sieht man, dass das Modell sehr nah an den Kurven des RKI liegt – außer in den Wellen mit Überlastung des Gesundheitssystems (Q1/2021 und Q4/2021): 14/x
Modellupdate (basierend auf neuen Daten von heute) zur Modellrechnung vom 25.1.
Kurzfazit: 1. Auf welche der Hospitalisierungslinien des Modells wir einschwenken werden ist immer noch schwer zu sagen... 2. Inzidenz-Peak um 3.500 ca. Mitte Februar, 17 Mio Infizierte im Q1
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Wenn ich versch. Hospitalisierungsraten (Omikron vs. Delta) mit Blick auf Altersgruppen anschaue, passt die -70% Annahme am besten, insb. bei jungen Menschen (weniger Menschen). Was in o.g. Grafik die zweit-oberste Linie wäre.
Wir wissen also noch nicht, wie schlimm es wird. 2/x
Die Altersgruppen-Grafik zeigt einen heftigen Peak bei den U5 (Kitas?) und auch jeweils ein Peak bei den 5-14 (Schulen?) und 15-34-Jährigen - im Vergleich zur bisherigen Krankenhauslast dieser jungen Menschen. Auch die Ü60 und insb. Ü80 wären mit neuen Rekord-Peaks dabei.
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Ab heute enthält die tägliche Meldung der @DieDgina Notaufnahme Ampel die Daten der wöchentlichen COVID-Hospitalisierungen, die von den ZNAs gemeldet werden, und die wir als frühe Abschätzung der Gesamtlage auf ganz Deutschland hochrechnen.
Hier ein Vergleich dieser Daten mit den Hospitalisierungsdaten vom RKI (Tabelle "klinische Aspekte", nowcasted) und der COVID-ITS-Belegung von der DIVI (rechte Achse!). 2/x
Für die jeweils aktuelle Woche ist die Datenbasis bis ca. Mittwoch oder auch manchmal Donnerstag noch unstetig, aber ab Donnerstag kann man idR schon eine ganz gute Abschätzung der Lage in der laufenden Woche machen. Bis Dienstag in der Folgewoche sind die Daten dann stabil.
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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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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)